Gradient Boosting

Gradient Boosting

Gradient Boosting est une méthode de machine learning utilisée pour augmenter la précision des modèles prédictifs en développant un modèle fort à partir de nombreux modèles faibles. Cette technique est particulièrement efficace pour traiter des problèmes de classification et de régression.

Fonctionnement

Le principe de base du Gradient Boosting est de créer un modèle prédictif sous la forme d'une somme pondérée de modèles faibles, souvent des arbres de décision. A chaque étape, le nouveau modèle aide à corriger les erreurs des modèles précédents en se concentrant sur les erreurs résiduelles.

Applications

De nombreuses industries utilisent le Gradient Boosting, notamment pour des applications comme la prévision de la demande, la détection des fraude, et l'amélioration des recommandations. L'efficacité de cet algorithme provient de sa capacité à optimiser les modèles en se concentrant systématiquement sur les erreurs passées.

Avantages et inconvénients

• Avantages : Très performant et adaptable à de nombreux types de données.
• Inconvénients : Peut être sujet au surapprentissage si mal réglé, et demande un temps de calcul plus élevé que certains modèles plus simples.