Peningkatkan Gradien Teregulasi
Peningkatkan gradien teregulasi memperluas ansambel pohon aditif klasik (Friedman 2001) dengan menyematkan suku penalti L1 dan L2 langsung ke dalam tujuan pelatihan, bersama dengan penalti kompleksitas pada ukuran pohon. Dipopulerkan oleh XGBoost (Chen & Guestrin 2016), kerangka kerja ini mengurangi *overfitting* dan meningkatkan generalisasi dibandingkan dengan *boosting* tanpa penalti, sambil mempertahankan akurasi khas metode ini pada data tabular.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gradient Boosting (L1/L2-Penalized Additive Tree Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- BoostingPembelajaran Mesin↔ compare
- Peningkatan GradienPembelajaran Mesin↔ compare
- LightGBMPembelajaran Mesin↔ compare
- Pohon Keputusan TeregulasiPembelajaran Mesin↔ compare
- Random Forest TeregulasiPembelajaran Mesin↔ compare
- XGBoostPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →