gbt ne demek?

Gradyan Artırma (Gradient Boosting)

Gradyan artırma (Gradient Boosting), makine öğrenmesinde kullanılan güçlü bir topluluk öğrenme (ensemble learning) algoritmasıdır. Amacı, birden fazla zayıf öğreniciyi (genellikle karar ağaçları) bir araya getirerek daha güçlü ve doğru bir tahmin modeli oluşturmaktır.

Nasıl Çalışır?

Gradyan artırma aşağıdaki adımları izler:

1. Başlangıç Tahmini: İlk olarak, tüm veri noktaları için bir başlangıç tahmini yapılır. Bu genellikle ortalama veya medyan gibi basit bir değerdir.

2. Artıkların (Residuals) Hesaplanması: Gerçek değerler ile başlangıç tahmini arasındaki farklar (artıklar) hesaplanır. Bu artıklar, modelin henüz açıklayamadığı hataları temsil eder.

3. Zayıf Öğrenici Eğitimi: Bir zayıf öğrenici (örneğin, sığ bir karar ağacı), artıklar üzerinde eğitilir. Bu zayıf öğrenici, hataları tahmin etmeye çalışır.

4. Model Güncellemesi: Mevcut model, zayıf öğrenicinin tahminleriyle güncellenir. Bu güncelleme, bir öğrenme oranı (learning rate) ile kontrol edilir. Öğrenme oranı, her bir zayıf öğrenicinin model üzerindeki etkisini azaltır ve aşırı uyumu (overfitting) önlemeye yardımcı olur.

5. Tekrar: 2-4 adımları, belirli bir iterasyon sayısına ulaşılana veya modelin performansı iyileşmeyene kadar tekrarlanır.

Avantajları:

• Yüksek Doğruluk: Gradyan artırma, genellikle yüksek doğruluklu tahminler sağlar.
• Çok Yönlülük: Hem regresyon hem de sınıflandırma problemleri için kullanılabilir.
• Özellik Önemliliği: Model, hangi özelliklerin tahminler için en önemli olduğunu belirleyebilir.
• Aşırı Uyumu Önleme: Öğrenme oranı ve diğer düzenlileştirme teknikleri, aşırı uyumu önlemeye yardımcı olur.

Dezavantajları:

• Eğitim Süresi: Gradyan artırma modellerini eğitmek, diğer algoritmalara göre daha uzun sürebilir.
• Parametre Ayarı: Modelin performansı, doğru hiperparametrelerin (öğrenme oranı, ağaç derinliği, vb.) ayarlanmasına bağlıdır.
• Aşırı Uyum Riski: Yüksek karmaşıklığa sahip modeller ve yanlış parametreler, aşırı uyuma neden olabilir.

Kullanım Alanları:

Gradyan artırma, birçok farklı alanda yaygın olarak kullanılır:

• Finans: Kredi notu tahmini, dolandırıcılık tespiti.
• Pazarlama: MüşteriChurn tahmini, hedefli reklamcılık.
• Sağlık: Hastalık teşhisi, ilaç geliştirme.
• Doğal Dil İşleme: Metin sınıflandırması, duygu analizi.

Popüler Gradyan Artırma Algoritmaları:

• XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
• LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)
• CatBoost (Category Boosting)

Gradyan artırma, makine öğrenmesinde yaygın olarak kullanılan güçlü bir tekniktir. Doğru parametrelerle uygulandığında, yüksek doğruluk ve genelleme yeteneği sağlayabilir.