التعزيز المنتظم
يوسع التعزيز المنتظم (Regularized boosting) التعزيز المتدرج (gradient boosting) عن طريق إضافة ضوابط صريحة — مثل الانكماش (معدل التعلم)، وعقوبات الوزن L1/L2، وأخذ العينات الفرعية، وقيود تعقيد الشجرة — إلى دالة الهدف وقاعدة التحديث. تقلل هذه القيود من التجهيز الزائد (overfitting)، وتثبت النموذج على مجموعات البيانات الصاخبة أو الصغيرة، وهي السبب الأساسي وراء تفوق أنظمة مثل XGBoost وLightGBM باستمرار على التعزيز العادي (vanilla boosting) في المعايير الجدولية الواقعية.
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 ↗
- Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gradient Boosting (Shrinkage and Penalized Objective Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/regularized-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.
- التعزيزتعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرجتعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرج المنتظمتعلم الآلة↔ compare
- الغابة العشوائية المنتظمةتعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare