Bayesian XGBoost
Bayesian XGBoost kombiniert die prädiktive Kraft von Extreme Gradient Boosting mit bayesianischer Optimierung für die Hyperparameter-Abstimmung. Anstelle von Gitter- oder Zufallssuche leitet ein probabilistisches Surrogatmodell die Suche nach optimaler Lernrate, Baumtiefe und Regularisierungsparametern, wodurch eine nahezu Spitzenleistung mit weitaus weniger Auswertungen als bei erschöpfenden Suchansätzen erzielt wird.
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Quellen
- 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 ↗
- Snoek, J., Larochelle, H. & Adams, R. P. (2012). Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 25, 2951–2959. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian-Optimized Extreme Gradient Boosting. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/bayesian-xgboost
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