XGBoost 与其他 Boosting 算法的比较

Boosting 是一种流行的机器学习策略。它结合了几个弱模型来创建一个更强大的模型。XGBoost 是最广泛使用的 Boosting 算法之一，但它并不是唯一的算法。在本章中，我们将研究 XGBoost 与其他 Boosting 算法的比较。

什么是 XGBoost?

XGBoost 代表极端梯度 Boosting。它是一种快速、高效且准确的机器学习算法。XGBoost 被广泛使用，因为它适用于多种数据格式。它包含独特的功能，使其能够胜过其他算法，例如自动纠正缺失数据和避免过度拟合。

XGBoost 的主要功能

以下是使用此方法时可以阅读的 XGBoost 的一些重要功能 −

• 速度:XGBoost 以其出色的速度而闻名。它比大多数其他算法更有效地使用系统资源(例如内存和 CPU)。

• 准确性:XGBoost 提供高度准确的预测，因为每个新模型都是根据前一个模型的弱点精心构建的。

• 正则化:它是一种防止过度拟合的方法，该特性允许模型在处理新数据时表现良好。

• 并行计算:XGBoost 可以在多个计算机核心上运行，从而可以更快地分析数据。

其他 Boosting 算法

还有更多像 XGBoost 这样的 boosting 算法。我们下面就讨论一下 −

AdaBoost(自适应 Boosting)

AdaBoost 是第一批 boosting 算法之一。它结合了弱模型(通常是决策树)，重点关注难以分类的数据点。AdaBoost 和 XGBoost 对梯度提升的使用方式不同。但是，它会调整错误分类的数据块的权重。

主要区别在于 AdaBoost 会调整数据权重，而 XGBoost 则专注于使用梯度来微调每个模型。对于复杂数据，它可能不那么有效，但比 XGBoost 更容易使用。

梯度提升机 (GBM)

GBM 是另一种著名的提升算法，它被用来作为 XGBoost 的灵感来源。它逐步开发模型，试图消除先前模型中的错误。但由于缺乏并行处理和正则化功能，GBM 比 XGBoost 慢。

可以将 XGBoost 视为 GBM 的更快、更强大的版本。GBM 包含更少的内置功能，以减少过度拟合并加快计算速度。如果您不需要 XGBoost 的附加功能或速度，则可以使用 GBM。

LightGBM

LightGBM 是一种优于 XGBoost 的新型增强算法。它采用不同的方法，仅关注数据的重要区域，该功能使其比 XGBoost 更快、更节省内存。

主要区别在于 LightGBM 通常优于 XGBoost，尤其是在处理大型数据集时。不过，可能需要仔细调整以避免过度拟合。当您需要快速获得结果时，您可以在处理大型数据集时使用 LightGBM。

CatBoost

CatBoost 是另一种适用于分类数据(分类为男性或女性)的技术。 CatBoost 可以自动将类别数据转换为数值，但大多数增强算法(如 XGBoost)都需要您自己执行此操作。

当您的数据包含多个类别时，CatBoost 最有效，而这对于其他算法来说可能很困难。如果您的数据包含大量类别，CatBoost 可以自动处理所有类别，从而节省您的时间和精力。

XGBoost 与其他算法

在这里，我们将以表格形式提供 XGBoost 与其他增强算法之间的区别 −