تعزيز التدرج (Gradient Boosting)
يُعد تعزيز التدرج (Gradient Boosting) طريقة تجميعية (ensemble method) قدمها جيروم فريدمان في عام 2001، وهي تبني نموذجًا تنبؤيًا قويًا عن طريق إضافة أشجار قرارات سطحية (shallow decision trees) بشكل تسلسلي، حيث تقوم كل شجرة بتصحيح أخطاء المجموعة السابقة. من خلال تأطير المشكلة كتدرج هابط في فضاء الدوال (function space)، فإنه يحقق دقة متطورة في مهام التصنيف والانحدار والترتيب عبر البيانات الجدولية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451 ↗
- Friedman, J. H. (2002). Stochastic gradient boosting. Computational Statistics and Data Analysis, 38(4), 367–378. DOI: 10.1016/S0167-9473(01)00065-2 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Gradient Boosting Machine (Ensemble of Additive Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/ensemble-gradient-boosting
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- AdaBoostتعلم الآلة↔ compare
- CatBoostتعلم الآلة↔ compare
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- لايت جي بي إمتعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare