ML EP 11: ग्रेडिएंट बूस्टिंग और XGBoost का परिचय

इस दस्तावेज़ में मशीन लर्निंग में ग्रेडिएंट बूस्टिंग और XGBoost की अवधारणाओं पर विस्तार से चर्चा की गई है, जो शक्तिशाली एन्सेम्बल विधियाँ हैं। यह बताता है कि बूस्टिंग कैसे काम करती है, जहाँ प्रत्येक नया मॉडल पिछले मॉडल की त्रुटियों को सुधारता है। पाठ में XGBoost की अनूठी विशेषताओं पर प्रकाश डाला गया है, जैसे कि इसकी गति, मापनीयता, और बेहतर प्रदर्शन के लिए अनुकूलन। इसमें ग्रेडिएंट बूस्टिंग और रैंडम फ़ॉरेस्ट के बीच तुलना भी की गई है, और धोखाधड़ी का पता लगाने तथा क्रेडिट स्कोरिंग जैसे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को भी समझाया गया है। अंत में, यह इन तकनीकों के फायदे और नुकसान का सारांश देता है, जिसमें उनकी उच्च सटीकता और ओवरफिटिंग की संवेदनशीलता शामिल है।