🚀 تکنیک بوستینگ (Boosting) در یادگیری ماشین

بوستینگ یکی از قدرتمندترین تکنیک‌ها در یادگیری تجمعی (Ensemble Learning) است که هدف آن ترکیب چندین مدل ضعیف (Weak Learners) برای ساخت یک مدل قوی با خطای کم است.

🔹 ایده اصلی
در بوستینگ، مدل‌ها به‌صورت پیاپی (Sequential) آموزش داده می‌شوند. هر مدل جدید تلاش می‌کند خطاهای مدل‌های قبلی را اصلاح کند. به این ترتیب، وزن بیشتری به نمونه‌هایی داده می‌شود که در مراحل قبلی به‌درستی پیش‌بینی نشده‌اند.

🔹 مراحل کلی

1. شروع با یک مدل ضعیف (مثلاً درخت تصمیم کوچک)
2. محاسبه خطاها و افزایش وزن داده‌های سخت
3. آموزش مدل بعدی با تمرکز بر داده‌های دارای خطای بالا
4. ترکیب خروجی مدل‌ها (مثلاً با میانگین وزنی یا جمع‌بندی)



🔹 انواع معروف بوستینگ

AdaBoost → اولین نسخه مشهور بوستینگ، تغییر وزن نمونه‌ها پس از هر مرحله

Gradient Boosting → استفاده از گرادیان برای کاهش خطا به‌صورت مرحله‌ای

XGBoost → نسخه بهینه‌سازی‌شده با سرعت و دقت بالا

LightGBM → سریع و مناسب داده‌های حجیم

CatBoost → بهینه برای داده‌های دسته‌ای (Categorical)


🔹 مزایا

♻️دقت بالا در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
♻️توانایی مدیریت داده‌های پیچیده
♻️کاهش Bias و بهبود Generalization


🔹 معایب

♻️حساس به نویز و داده‌های پرت
♻️هزینه محاسباتی بالا در مجموعه داده‌های بزرگ


📌 بوستینگ در بسیاری از مسابقات داده‌کاوی (Kaggle) و پروژه‌های صنعتی، انتخاب اول برای رسیدن به بالاترین دقت است.

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #Boosting #DataScience #MachineLearning #EnsembleLearning #AI #XGBoost #LightGBM #CatBoost #GradientBoosting

@rss_ai_ir 🤖