XGBoost

O XGBoost, abreviatura de Extreme Gradient Boosting, é um algoritmo de aprendizagem automática (ML) de código aberto, potente e amplamente utilizado, concebido para velocidade e desempenho. Pertence à família de frameworks de gradient boosting, que são métodos de conjunto que constroem modelos sequencialmente, com novos modelos a corrigir os erros dos anteriores. O XGBoost melhora o gradient boosting tradicional, incorporando técnicas de regularização avançadas (como a regularização L1 e L2) para evitar o sobreajuste e otimizar os recursos computacionais para uma formação e previsão mais rápidas. Isto torna-o altamente eficaz para tarefas de classificação e regressão, particularmente com dados estruturados ou tabulares.

Compreender o Gradient Boosting

Na sua essência, o XGBoost é uma implementação optimizada do gradient boosting, uma técnica desenvolvida significativamente por Jerome H. Friedman. O gradient boosting constrói um conjunto de aprendizes fracos, tipicamente árvores de decisão, de uma forma faseada. Cada nova árvore tenta prever os erros residuais (a diferença entre os valores actuais e os previstos) cometidos pelo conjunto de árvores anteriores. O XGBoost aperfeiçoa este processo com várias inovações chave que melhoram significativamente a eficiência e a precisão do modelo.

Principais caraterísticas e melhorias

O XGBoost introduz várias melhorias em relação aos algoritmos padrão de gradiente boosting:

• Regularização: Incorpora termos de regularização L1 (Lasso) e L2 (Ridge) na função objetivo, o que ajuda a evitar o sobreajuste e melhora a generalização do modelo.
• Processamento Paralelo: Concebido para ser eficiente, o XGBoost pode utilizar GPUs multi-core para uma computação mais rápida durante o treino.
• Tratamento de valores em falta: Tem uma rotina integrada para tratar valores de dados em falta, aprendendo a melhor estratégia de imputação a partir dos próprios dados.
• Poda de árvores: Utiliza técnicas de poda de árvores mais avançadas (como a poda de profundidade com um parâmetro "max_depth" e a pós-poda com base no ganho) em comparação com o reforço de gradiente padrão.
• Validação cruzada incorporada: Permite que os utilizadores executem a validação cruzada em cada iteração do processo de boosting, facilitando a obtenção do número ideal de rondas de boosting.
• Consciência de cache: Optimiza a utilização do hardware ao ter conhecimento das hierarquias de cache.
• Flexibilidade: Suporta funções de avaliação e objectivos personalizados, proporcionando adaptabilidade a várias tarefas para além da classificação e regressão padrão. Isto ajuda na afinação eficaz de hiperparâmetros.

Comparação com outros algoritmos

Embora o XGBoost seja altamente eficaz para dados tabulares, ele difere de outros algoritmos populares:

• LightGBM: Outra estrutura de aumento de gradiente conhecida pela velocidade, especialmente em conjuntos de dados muito grandes. O LightGBM utiliza uma estratégia única de crescimento em árvore em termos de folhas, que pode ser mais rápida, mas por vezes mais propensa a sobreajustar em conjuntos de dados mais pequenos, em comparação com o crescimento em termos de níveis do XGBoost.
• CatBoost: Destaca-se particularmente com conjuntos de dados que contêm muitas caraterísticas categóricas devido ao seu tratamento sofisticado de tais variáveis. Muitas vezes requer menos ajuste de hiperparâmetros para dados categóricos em comparação com o XGBoost.
• Modelosde aprendizagem profunda (DL): Algoritmos como as Redes Neuronais Convolucionais (CNN) ou modelos como o Ultralytics YOLO são concebidos principalmente para dados não estruturados, como imagens ou texto, destacando-se em tarefas como a visão computacional( CV)(deteção de objectos, segmentação de imagens). O XGBoost, pelo contrário, é tipicamente superior para conjuntos de dados estruturados e tabulares, normalmente encontrados na análise de negócios.

Aplicações no mundo real

O desempenho e a robustez do XGBoost tornam-no adequado para uma vasta gama de aplicações de modelação preditiva:

• Serviços financeiros: Utilizado extensivamente para avaliação do risco de crédito, deteção de fraude e estratégias de negociação algorítmica. Por exemplo, os bancos utilizam o XGBoost para criar modelos que prevêem a probabilidade de incumprimento de empréstimos com base nos dados de candidatura dos clientes. Ver mais sobre a IA nas finanças.
• Retalho e comércio eletrónico: Aplicado na previsão da análise do comportamento do cliente, na rotatividade de clientes, na previsão de vendas e na criação de motores de recomendação. Por exemplo, um retalhista em linha pode utilizar o XGBoost para prever quais os clientes que provavelmente responderão a uma campanha de marketing específica.
• Cuidados de saúde: Empregada na previsão dos resultados dos doentes, do risco de doença com base em dados clínicos e na otimização das operações hospitalares. Leia mais sobre a IA nos cuidados de saúde.
• Fabrico: Utilizada para manutenção preditiva (previsão de falhas no equipamento), análise de controlo de qualidade e otimização dos processos de produção. Explorar a IA no fabrico.
• Ciência de dados competitiva: O XGBoost é um algoritmo favorito em competições de ciência de dados, como as hospedadas no Kaggle, devido à sua alta precisão e eficiência.

O XGBoost continua a ser uma ferramenta altamente relevante e poderosa no panorama da aprendizagem automática, favorecida pela sua velocidade, precisão e capacidade de lidar eficazmente com conjuntos de dados tabulares complexos. O seu desenvolvimento continua através da biblioteca oficial do XGBoost e integra-se bem com bibliotecas de aprendizagem automática populares, como o Scikit-learn, e plataformas como o Ultralytics HUB para gerir o ciclo de vida da aprendizagem automática de ponta a ponta.