Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle?"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle? :

Diese fortschrittlichen gradient-boosted Entscheidungsbaumtechniken bieten eine überragende Leistung und Flexibilität, wodurch sie sich ideal für die Finanzmodellierung und den algorithmischen Handel eignen. Erfahren Sie, wie Sie diese Tools nutzen können, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf den Finanzmärkten zu verschaffen.

Gradient Boosted Decision Trees (GBDT, gradientenverstärkte Entscheidungsbäume) sind eine leistungsstarke Technik des maschinellen Lernens, die hauptsächlich für Regressions- und Klassifizierungsaufgaben verwendet wird. Sie kombinieren die Vorhersagen mehrerer schwacher Lerner, normalerweise Entscheidungsbäume, um ein starkes Vorhersagemodell zu erstellen.

Der Kerngedanke besteht darin, Modelle nacheinander zu erstellen, wobei mit jedem neuen Modell versucht wird, die Fehler der vorangegangenen Modelle zu korrigieren.

Diese förderten Bäume wie zum Beispiel:

  • Extreme Gradient Boosting (XGBoost): Dies ist eine beliebte und effiziente Implementierung des Gradient Boosting,
  • Light Gradient Boosting Machnine (LightGBM): Es wurde für hohe Leistung und Effizienz, insbesondere bei großen Datenmengen, entwickelt.
  • CatBoost: Die kategorischen Merkmale werden automatisch verarbeitet und sind robust gegen Überanpassung.

Sie haben in der Gemeinschaft des maschinellen Lernens große Popularität erlangt, da sie die bevorzugten Algorithmen für viele Siegerteams in Wettbewerben des maschinellen Lernens sind. In diesem Artikel werden wir herausfinden, wie wir diese präzisen Modelle in unseren Handelsanwendungen nutzen können.


Autor: Omega J Msigwa

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