Gradient Boosted Trees: Visuelle Anleitung zur Feinabstimmung
Anzeige
In meinen bisherigen Beiträgen habe ich die klassischen Entscheidungsbäume und die Faszination von Random Forests beleuchtet. Jetzt runde ich das Dreieck ab und tauche visuell in Gradient Boosted Trees ein. Es gibt zahlreiche Bibliotheken – XGBoost, CatBoost und LightGBM gehören zu den beliebtesten – doch für diese Demonstration setze ich auf die in scikit‑learn integrierte Variante. Warum? Weil sie sich nahtlos in das bestehende Ökosystem einfügt, leicht zu bedienen ist und dennoch die volle Leistungsfähigkeit von Gradient Boosting bietet.
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.LG
•
Interpretable Heart Disease Prediction via a Weighted Ensemble Model: A Large-Scale Study with SHAP and Surrogate Decision Trees
arXiv – cs.AI
•
Neue Daten und Wissen vereint: Bessere Klassifikation & Erklärungen
arXiv – cs.LG
•
Evaluating Double Descent in Machine Learning: Insights from Tree-Based Models Applied to a Genomic Prediction Task
Towards Data Science
•
Marginale Wirkung der Hyperparameteroptimierung mit XGBoost
arXiv – cs.LG
•
LIME und SHAP erklären Zeitreihen‑Vorhersagen – Fallstudie mit Air Passengers
KDnuggets
•
Von Datensatz zu DataFrame: Dein erstes Projekt mit Pandas & Scikit-learn