הגברת גרדיאנט מוסדרת
הגברת גרדיאנט מוסדרת (Regularized gradient boosting) מרחיבה את אנסמבל העצים האדטיבי הקלאסי (Friedman 2001) על ידי הטמעת איברי עונשין L1 ו-L2 ישירות לתוך פונקציית המטרה של האימון, יחד עם עונש מורכבות על גודל העץ. מסגרת זו, שזכתה לפופולריות בזכות XGBoost (Chen & Guestrin 2016), מפחיתה התאמת יתר ומשפרת הכללה בהשוואה להגברה ללא עונשים, תוך שמירה על הדיוק האופייני לשיטה בנתונים טבלאיים.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
מקורות
- 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 ↗
- Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gradient Boosting (L1/L2-Penalized Additive Tree Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/regularized-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.
- בוסטינגלמידת מכונה↔ compare
- גרדיאנט בוסטינגלמידת מכונה↔ compare
- LightGBMלמידת מכונה↔ compare
- עץ החלטה מרוסןלמידת מכונה↔ compare
- יער אקראי מרובע (Regularized Random Forest)למידת מכונה↔ compare
- XGBoostלמידת מכונה↔ compare