Gradient boosting
சாய்வு ஊக்குவிப்பு என்பது பின்னடைவு மற்றும் வகைப்பாட்டு பணிகளில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு இயந்திர கற்றல் நுட்பமாகும். இது பலவீனமான முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் குழுமத்தின் வடிவத்தில் ஒரு முன்கணிப்பு மாதிரியை வழங்குகிறது, அதாவது, தரவைப் பற்றி மிகக் குறைவான அனுமானங்களைச் செய்யும் மாதிரிகள், அவை பொதுவாக எளிய முடிவு மரங்கள். ஒரு முடிவு மரம் பலவீனமான கற்றவராக இருக்கும்போது, இதன் விளைவாக வரும் வழிமுறை சாய்வு-உயர்த்தப்பட்ட மரங்கள் என்று அழைக்கப்படுகிறது; இது பொதுவாக சீரற்ற காடுகளை விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது. ஒரு சாய்வு-உயர்த்தப்பட்ட மரங்கள் மாதிரி மற்ற ஊக்குவிக்கும் முறைகளைப் போலவே ஒரு கட்டம் வாரியான பாணியில் கட்டப்பட்டுள்ளது, ஆனால் இது ஒரு தன்னிச்சையான வேறுபடுத்தக்கூடிய இழப்பு செயல்பாட்டை உகந்ததாக்க அனுமதிப்பதன் மூலம் மற்ற முறைகளை பொதுமைப்படுத்துகிறது. வரலாறு சாய்வு ஊக்குவிப்பு என்ற யோசனை லியோ ப்ரீமானின் அவதானிப்பில் உருவானது, இது ஒரு பொருத்தமான செலவு செயல்பாட்டில் உகப்பாக்கம் வழிமுறையாக ஊக்குவிக்கப்படலாம். வெளிப்படையான பின்னடைவு சாய்வு ஊக்குவிக்கும் வழிமுறைகள் பின்னர் ஜெரோம் எச். ஃப்ரீட்மேனால் உருவாக்கப்பட்டன, அதே நேரத்தில் லெவ் மேசன், ஜொனாதன் பாக்ஸ்டர், பீட்டர் பார்ட்லெட் மற்றும் மார்கஸ் ஃப்ரீன் ஆகியோரின் பொதுவான செயல்பாட்டு சாய்வு ஊக்குவிக்கும் கண்ணோட்டத்துடன். பிந்தைய இரண்டு ஆவணங்கள் வழிமுறைகளை ஊக்குவிப்பதற்கான பார்வையை மறு செய்கை செயல்பாட்டு சாய்வு வம்சாவளி வழிமுறைகளாக அறிமுகப்படுத்தின. அதாவது, எதிர்மறை சாய்வு திசையில் சுட்டிக்காட்டும் ஒரு செயல்பாட்டை (பலவீனமான கருதுகோள்) மீண்டும் மீண்டும் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் செயல்பாட்டு இடத்தை விட செலவு செயல்பாட்டை மேம்படுத்தும் வழிமுறைகள். ஊக்குவிப்பு பற்றிய இந்த செயல்பாட்டு சாய்வு பார்வை இயந்திர கற்றல் மற்றும் புள்ளிவிவரங்களின் பல பகுதிகளில் பின்னடைவு மற்றும் வகைப்பாட்டிற்கு அப்பால் உள்ள வழிமுறைகளை ஊக்குவிப்பதற்கான வளர்ச்சிக்கு வழிவகுத்தது. முறைசாரா அறிமுகம் (இந்தப் பிரிவு செங் லீயின் சாய்வு ஊக்குவிப்பின் விளக்கத்தைப் பின்பற்றுகிறது.) மற்ற ஊக்குவிப்பு முறைகளைப் போலவே, சாய்வு ஊக்குவிப்பும் பலவீனமான "கற்பவர்களை" ஒரு ஒற்றை வலுவான கற்றவராக மீண்டும் மீண்டும் ஒருங்கிணைக்கிறது. குறைந்தபட்ச-சதுர பின்னடைவு அமைப்பில் விளக்குவது எளிதானது, அங்கு சராசரி சதுர பிழையைக் குறைப்பதன் மூலம் படிவத்தின் மதிப்புகளைக் கணிப்பதற்கான ஒரு மாதிரியை "கற்பிப்பதே" குறிக்கோள், அங்கு வெளியீட்டு மாறியின் உண்மையான மதிப்புகளின் அளவின் சில பயிற்சி தொகுப்பின் மீது குறியீடுகள் உள்ளனஃ கணிக்கப்பட்ட மதிப்பு கவனிக்கப்பட்ட மதிப்பை மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையில் மதிப்பிடுகிறது. சாய்வு ஊக்குவிப்பின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் (), சில அபூரண மாதிரியை வைத்துக்கொள்வோம் (குறைவாக இருந்தால், இந்த மாதிரி வெறுமனே திரும்பக்கூடும், அங்கு ஆர். எச். எஸ் சராசரி). மேம்படுத்துவதற்காக, நமது வழிமுறை சில புதிய மதிப்பீட்டாளரைச் சேர்க்க வேண்டும். எனவே, அல்லது, சமமாக,. எனவே, சாய்வு ஊக்குவிப்பு எஞ்சியவற்றுடன் பொருந்தும். மற்ற ஊக்குவிக்கும் வகைகளைப் போலவே, ஒவ்வொன்றும் அதன் முன்னோடிகளின் பிழைகளை சரிசெய்ய முயற்சிக்கின்றன. வர்க்க பிழையைத் தவிர மற்ற இழப்பு செயல்பாடுகளுக்கும், வகைப்பாடு மற்றும் தரவரிசை சிக்கல்களுக்கும் இந்த யோசனையின் பொதுமைப்படுத்தல், கொடுக்கப்பட்ட மாதிரியின் எஞ்சியவை சராசரி வர்க்க பிழை (எம். எஸ். இ) இழப்பு செயல்பாட்டின் எதிர்மறை சாய்வுகளுக்கு விகிதாசாரமாக உள்ளன என்ற அவதானிப்பிலிருந்து பின்வருமாறுஃ எனவே, சாய்வு ஊக்குவிப்பு ஒரு சாய்வு வம்சாவளி வழிமுறையில் சிறப்பு வாய்ந்ததாக இருக்கலாம், மேலும் அதை பொதுமைப்படுத்துவது வேறுபட்ட இழப்பு மற்றும் அதன் சாய்வு ஆகியவற்றை "செருகுவதை" உள்ளடக்கியது. பல மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் சிக்கல்களில் ஒரு வெளியீட்டு மாறி மற்றும் உள்ளீட்டு மாறிகளின் திசையன் உள்ளது, இது சில நிகழ்தகவு விநியோகத்துடன் ஒருவருக்கொருவர் தொடர்புடையது. உள்ளீட்டு மாறிகளின் மதிப்புகளிலிருந்து வெளியீட்டு மாறியை சிறந்த முறையில் தோராயமாக மதிப்பிடும் சில செயல்பாடுகளைக் கண்டுபிடிப்பதே குறிக்கோள். இது சில இழப்பு செயல்பாட்டை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலமும், எதிர்பார்ப்பில் அதைக் குறைப்பதன் மூலமும் முறைப்படுத்தப்படுகிறதுஃ சாய்வு ஊக்குவிக்கும் முறை உண்மையான மதிப்புடையதாக கருதுகிறது. இது அடிப்படை (அல்லது பலவீனமான) கற்பவர்கள் என்று அழைக்கப்படும் சில வகுப்புகளிலிருந்து செயல்பாடுகளின் எடையுள்ள கூட்டுத்தொகையின் வடிவத்தில் ஒரு தோராயத்தை நாடுகிறதுஃ பொதுவாக அறியப்பட்ட மாதிரி மதிப்புகள் மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய மதிப்புகளின் பயிற்சி தொகுப்பு நமக்கு வழங்கப்படுகிறது. அனுபவ அபாயக் குறைப்புக் கொள்கையின்படி, பயிற்சி தொகுப்பில் இழப்பு செயல்பாட்டின் சராசரி மதிப்பைக் குறைக்கும் தோராயத்தைக் கண்டறிய இந்த முறை முயற்சிக்கிறது, அதாவது அனுபவ அபாயத்தைக் குறைக்கிறது. இது ஒரு நிலையான செயல்பாட்டைக் கொண்ட ஒரு மாதிரியுடன் தொடங்குவதன் மூலம் அவ்வாறு செய்கிறது, மேலும் அதை ஒரு பேராசை பாணியில் அதிகரிக்கிறதுஃ,, ஏனெனில், ஒரு அடிப்படை கற்பவர் செயல்பாடு எங்கே. துரதிர்ஷ்டவசமாக, தன்னிச்சையான இழப்பு செயல்பாட்டிற்கான ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் சிறந்த செயல்பாட்டைத் தேர்ந்தெடுப்பது பொதுவாக கணக்கீட்டு ரீதியாக அணுக முடியாத உகப்பாக்கம் சிக்கலாகும். எனவே, சிக்கலின் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பதிப்பிற்கு எங்கள் அணுகுமுறையை கட்டுப்படுத்துகிறோம். இந்த மினிமைசேஷன் சிக்கலுக்கு (செயல்பாட்டு சாய்வு இறங்கு) ஒரு செங்குத்தான இறங்கு படியைப் பயன்படுத்துவதே யோசனை. செங்குத்தான இறக்கத்தின் பின்னணியில் உள்ள அடிப்படை யோசனை, இழப்பு செயல்பாட்டின் உள்ளூர் குறைந்தபட்சத்தை மீண்டும் மீண்டும் கண்டறிவதாகும். உண்மையில், இழப்பு செயல்பாட்டின் உள்ளூர் அதிகபட்ச-வம்சாவளி திசை எதிர்மறை சாய்வு ஆகும். எனவே, நேரியல் தோராயமானது செல்லுபடியாகும் வகையில் ஒரு சிறிய தொகையை நகர்த்துகிறதுஃ எங்கே. சிறிய அளவில், இது அதைக் குறிக்கிறது. பின்வருவனவற்றை நிரூபிக்க, முதல் வரிசை வரை நிலையான புள்ளியைச் சுற்றி ஒரு டெய்லர் விரிவாக்கத்தை செய்வதற்கான நோக்கத்தைக் கவனியுங்கள். இது செங்குத்தான ஏறுதலின் திசையாகும், எனவே செங்குத்தான இறங்கு திசையில் செல்ல நாம் எதிர் திசையில் (அதாவது எதிர்மறை) செல்ல வேண்டும். மேலும், இழப்பு செயல்பாடு குறைந்தபட்சமாக இருக்கும் மதிப்பைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலம் நாம் உகந்ததாக்கலாம்ஃ தொடர்ச்சியான வழக்கைக் கருத்தில் கொண்டால், அதாவது, தன்னிச்சையான வேறுபடுத்தக்கூடிய செயல்பாடுகளின் தொகுப்பு எங்கே உள்ளது, பின்வரும் சமன்பாடுகளுக்கு ஏற்ப மாதிரியைப் புதுப்பிப்போம். தொகுப்பு வரையறுக்கப்பட்டதாக இருக்கும்போது, சாய்வுக்கு மிக நெருக்கமான கேண்டிடேட் செயல்பாட்டை நாம் தேர்வு செய்கிறோம், அதற்காக மேலே உள்ள சமன்பாடுகளில் வரி தேடலின் உதவியுடன் குணகம் கணக்கிடப்படலாம். இந்த அணுகுமுறை ஒரு ஹூரிஸ்டிக் என்பதை நினைவில் கொள்க, எனவே கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலுக்கு ஒரு சரியான தீர்வை வழங்காது, மாறாக ஒரு தோராயமாக. போலி குறியீட்டில், பொதுவான சாய்வு ஊக்குவிக்கும் முறைஃ உள்ளீடுஃ பயிற்சி ஒரு வேறுபடுத்தக்கூடிய இழப்பு செயல்பாட்டு எண்ணிக்கையை அமைக்கிறது. வழிமுறைஃ ஒரு நிலையான மதிப்புடன் மாதிரியை துவக்குங்கள்ஃ = 1 க்குஃ போலி-எச்சங்கள் என்று அழைக்கப்படுவதைக் கணக்கிடுங்கள்ஃ ஒரு அடிப்படை கற்பவருக்கு (அல்லது பலவீனமான கற்பவருக்கு, எ. கா. மரம்) போலி-எச்சங்களுக்கு அளவீட்டின் கீழ் மூடப்பட்டது, அதாவது. பயிற்சி தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி அதைப் பயிற்றுவிக்கவும். பின்வரும் ஒரு பரிமாண உகப்பாக்கம் சிக்கலைத் தீர்ப்பதன் மூலம் பெருக்கியைக் கணக்கிடுங்கள்ஃ மாதிரியைப் புதுப்பிக்கவும்ஃ வெளியீட்டு சாய்வு மரத்தை உயர்த்தும் சாய்வு ஊக்குவிப்பு பொதுவாக அடிப்படை கற்றவர்களாக ஒரு நிலையான அளவிலான முடிவெடுக்கும் மரங்களுடன் (குறிப்பாக CART களுடன்) பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த சிறப்பு வழக்கில், ஃப்ரைட்மேன் சாய்வு ஊக்குவிப்பு முறைக்கு ஒரு மாற்றத்தை முன்மொழிகிறார், இது ஒவ்வொரு அடிப்படை கற்பவரின் பொருத்தத்தின் தரத்தையும் மேம்படுத்துகிறது. m-th படியில் பொதுவான சாய்வு ஊக்குவிப்பு போலி-எச்சங்களுக்கு ஒரு முடிவு மரத்திற்கு பொருந்தும். அதன் இலைகளின் எண்ணிக்கை இருக்கட்டும். மரம் உள்ளீட்டு இடத்தை வேறுபட்ட பகுதிகளாகப் பிரிக்கிறது மற்றும் ஒவ்வொரு பிராந்தியத்திலும் ஒரு நிலையான மதிப்பை முன்னறிவிக்கிறது. காட்டி குறியீட்டைப் பயன்படுத்தி, உள்ளீடு x க்கான வெளியீட்டை கூட்டுத்தொகையாக எழுதலாம்ஃ பிராந்தியத்தில் கணிக்கப்பட்ட மதிப்பு எங்கே. பின்னர் குணகங்கள் சில மதிப்பால் பெருக்கப்படுகின்றன, இழப்பு செயல்பாட்டைக் குறைப்பதற்காக வரி தேடலைப் பயன்படுத்தி தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன, மேலும் மாதிரி பின்வருமாறு புதுப்பிக்கப்படுகிறதுஃ ஃப்ரீட்மேன் இந்த வழிமுறையை மாற்றியமைக்க முன்மொழிகிறார், இதனால் இது மரத்தின் ஒவ்வொரு பகுதிக்கும் ஒரு தனி உகந்த மதிப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கும், அதற்கு பதிலாக முழு மரத்திற்கும் ஒரு. அவர் மாற்றியமைக்கப்பட்ட வழிமுறையை "ட்ரீபூஸ்ட்" என்று அழைக்கிறார். மரம் பொருத்துதல் செயல்முறையின் குணகங்கள் பின்னர் வெறுமனே நிராகரிக்கப்படலாம் மற்றும் மாதிரி புதுப்பிப்பு விதி ஆகிறதுஃ மரங்களின் அளவு, மரங்களில் முனைய முனைகளின் எண்ணிக்கை, கையில் உள்ள தரவு தொகுப்புக்கு சரிசெய்யக்கூடிய முறையின் அளவுரு ஆகும். இது மாதிரியில் உள்ள மாறிகளுக்கு இடையிலான அதிகபட்ச அனுமதிக்கப்பட்ட அளவிலான தொடர்புகளைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. (முடிவு ஸ்டம்புகள்) உடன், மாறிகளுக்கு இடையிலான தொடர்பு அனுமதிக்கப்படாது. மாதிரியுடன் இரண்டு மாறிகள் மற்றும் பலவற்றுக்கு இடையிலான தொடர்புகளின் விளைவுகள் இருக்கலாம். ஹேஸ்டி மற்றும் பலர். பொதுவாக ஊக்குவிக்க நன்றாக வேலை செய்யும் கருத்து மற்றும் முடிவுகள் இந்த வரம்பில் உள்ள தேர்வுக்கு மிகவும் உணர்ச்சியற்றவை, பல பயன்பாடுகளுக்கு போதுமானதாக இல்லை, மேலும் இது தேவைப்பட வாய்ப்பில்லை. பயிற்சி தொகுப்பை மிகவும் நெருக்கமாக பொருத்துவது மாதிரியின் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை சீரழிக்க வழிவகுக்கும். பல முறைப்படுத்தல் நுட்பங்கள் என்று அழைக்கப்படுபவை பொருத்துதல் செயல்முறையை கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம் இந்த அதிகப்படியான விளைவைக் குறைக்கின்றன. ஒரு இயற்கையான ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் அளவுரு என்பது சாய்வு அதிகரிக்கும் மறு செய்கைகளின் எண்ணிக்கை எம் (அதாவது. அடிப்படை கற்றவர் ஒரு முடிவு மரமாக இருக்கும்போது மாதிரியில் உள்ள மரங்களின் எண்ணிக்கை). எம்-ஐ அதிகரிப்பது பயிற்சி செட்டில் உள்ள பிழையைக் குறைக்கிறது, ஆனால் அதை மிக அதிகமாக அமைப்பது அதிகப்படியான பொருத்துதலுக்கு வழிவகுக்கும். M இன் உகந்த மதிப்பு பெரும்பாலும் ஒரு தனி சரிபார்ப்பு தரவு தொகுப்பில் முன்கணிப்பு பிழையைக் கண்காணிப்பதன் மூலம் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. M ஐக் கட்டுப்படுத்துவதைத் தவிர, பல ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்களும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மரங்களின் ஆழம் மற்றொரு ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் அளவுருவாகும். இந்த மதிப்பு எவ்வளவு அதிகமாக இருக்கிறதோ, அந்த மாதிரி பயிற்சி தரவுகளுக்கு அதிகமாக பொருந்தும். சுருக்கம் சாய்வு ஊக்கப்படுத்தும் முறையின் ஒரு முக்கிய பகுதி சுருக்கம் மூலம் ஒழுங்குபடுத்துவதாகும், இது புதுப்பிப்பு விதியை பின்வருமாறு மாற்றியமைப்பதைக் கொண்டுள்ளதுஃ இதில் அளவுரு "கற்றல் விகிதம்" என்று அழைக்கப்படுகிறது. சிறிய கற்றல் விகிதங்களைப் பயன்படுத்துவது (போன்றவை) சுருங்காமல் சாய்வு ஊக்குவிப்பதை விட மாதிரிகளின் பொதுமைப்படுத்தல் திறனில் வியத்தகு முன்னேற்றங்களை அளிக்கிறது என்று அனுபவ ரீதியாக கண்டறியப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும், பயிற்சி மற்றும் வினவலின் போது கணக்கீட்டு நேரத்தை அதிகரிப்பதன் விலைக்கு இது வருகிறதுஃ குறைந்த கற்றல் விகிதத்திற்கு அதிக மறு செய்கைகள் தேவைப்படுகின்றன. சாய்வு ஊக்குவிப்பு அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட உடனேயே, ஃப்ரீட்மேன் ப்ரீமானின் பூட்ஸ்ட்ராப் திரட்டல் ("பேக்கிங்") முறையால் உந்தப்பட்டு, வழிமுறையில் ஒரு சிறிய மாற்றத்தை முன்மொழிந்தார். குறிப்பாக, வழிமுறையின் ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும், ஒரு அடிப்படை கற்பவர் மாற்று இல்லாமல் சீரற்ற முறையில் வரையப்பட்ட பயிற்சி தொகுப்பின் துணை மாதிரியில் பொருந்த வேண்டும் என்று அவர் முன்மொழிந்தார். இந்த மாற்றத்துடன் சாய்வு ஊக்குவிப்பின் துல்லியத்தில் கணிசமான முன்னேற்றத்தை ஃப்ரீட்மேன் கவனித்தார். துணை மாதிரி அளவு என்பது பயிற்சி தொகுப்பின் அளவின் சில நிலையான பகுதியாகும். எப்போது, வழிமுறை தீர்மானகரமானது மற்றும் மேலே விவரிக்கப்பட்டதைப் போன்றது. வழிமுறையில் சீரற்ற தன்மையை அறிமுகப்படுத்துவதற்கான சிறிய மதிப்புகள் மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்துதலைத் தடுக்க உதவுகின்றன, இது ஒரு வகையான ஒழுங்குமுறைப்படுத்தலாக செயல்படுகிறது. ஒவ்வொரு மறு செய்கையிலும் சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு பின்னடைவு மரங்கள் பொருத்தமாக இருக்க வேண்டும் என்பதால், வழிமுறையும் வேகமாகிறது. சிறிய மற்றும் மிதமான அளவிலான பயிற்சி செட்களுக்கு நல்ல முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் ஃப்ரீட்மேன் பெற்றார். எனவே, பொதுவாக 0.5 ஆக அமைக்கப்படுகிறது, அதாவது ஒவ்வொரு அடிப்படை கற்றவரையும் உருவாக்க பயிற்சி தொகுப்பின் பாதி பயன்படுத்தப்படுகிறது. மேலும், பேக்கிங் போலவே, அடுத்த அடிப்படை கற்பவரின் கட்டமைப்பில் பயன்படுத்தப்படாத அவதானிப்புகள் குறித்த கணிப்புகளை மதிப்பீடு செய்வதன் மூலம் முன்கணிப்பு செயல்திறன் மேம்பாட்டின் அவுட்-ஆஃப்-பேக் பிழையை வரையறுக்க துணை மாதிரி அனுமதிக்கிறது. பெட்டிக்கு வெளியே உள்ள மதிப்பீடுகள் ஒரு சுயாதீனமான சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பின் தேவையைத் தவிர்க்க உதவுகின்றன, ஆனால் பெரும்பாலும் உண்மையான செயல்திறன் மேம்பாடு மற்றும் உகந்த எண்ணிக்கையிலான மறு செய்கைகளை குறைத்து மதிப்பிடுகின்றன. இலைகளில் உள்ள அவதானிப்புகளின் எண்ணிக்கை சாய்வு மரம் ஊக்குவிக்கும் செயலாக்கங்கள் பெரும்பாலும் மரங்களின் முனைய முனைகளில் குறைந்தபட்ச அவதானிப்புகளின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம் ஒழுங்குபடுத்தலைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த எண்ணிக்கையிலான பயிற்சி தொகுப்பு நிகழ்வுகளை விட குறைவான முனைகளைக் கொண்ட முனைகளுக்கு வழிவகுக்கும் எந்த பிளவுகளையும் புறக்கணிப்பதன் மூலம் இது மரம் கட்டும் செயல்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த வரம்பை விதிப்பது இலைகளில் கணிப்புகளில் உள்ள மாறுபாட்டைக் குறைக்க உதவுகிறது. மரத்தின் சிக்கலை தண்டித்தல் சாய்வு உயர்த்தப்பட்ட மரங்களுக்கான மற்றொரு பயனுள்ள ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பங்கள் கற்ற மாதிரியின் மாதிரி சிக்கலை தண்டித்தல் ஆகும். மாதிரி சிக்கலை கற்ற மரங்களில் உள்ள இலைகளின் விகிதாசார எண்ணிக்கையாக வரையறுக்கலாம். இழப்பு மற்றும் மாதிரி சிக்கலின் கூட்டு உகப்பாக்கம் இழப்பை ஒரு வரம்பால் குறைக்கத் தவறும் கிளைகளை அகற்றுவதற்கான ஒரு பிந்தைய சீரமைப்பு வழிமுறையுடன் ஒத்திருக்கிறது. அதிகப்படியான பொருத்துதலைத் தவிர்க்க இலை மதிப்புகளில் அபராதம் போன்ற பிற வகையான ஒழுங்குபடுத்தல்களையும் சேர்க்கலாம். பயன்பாட்டு சாய்வு ஊக்குவிப்பு கற்றல் துறையில் தரவரிசைப்படுத்த பயன்படுத்தப்படலாம். வணிக ரீதியான வலைத் தேடுபொறிகள் யாகூ மற்றும் யாண்டெக்ஸ் ஆகியவை தங்கள் இயந்திரத்தால் கற்ற தரவரிசை இயந்திரங்களில் சாய்வு ஊக்குவிப்பின் மாறுபாடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. தரவு பகுப்பாய்வில் உயர் ஆற்றல் இயற்பியலில் சாய்வு ஊக்குவிப்பும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. லார்ஜ் ஹேட்ரன் கொளைடரில் (எல். எச். சி), ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை (டிஎன்என்) அதிகரிக்கும் சாய்வுகளின் மாறுபாடுகள் ஹிக்ஸ் போசானைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்புகளில் பகுப்பாய்வு செய்யும் இயந்திரம் அல்லாத கற்றல் முறைகளின் முடிவுகளை மீண்டும் உருவாக்குவதில் வெற்றிகரமாக இருந்தன. பூமி மற்றும் புவியியல் ஆய்வுகளிலும் சாய்வு ஊக்குவிக்கும் முடிவு மரம் பயன்படுத்தப்பட்டது-எடுத்துக்காட்டாக மணற்கல் நீர்த்தேக்கத்தின் தர மதிப்பீடு. பெயர்கள் முறை பல்வேறு பெயர்களால் செல்கிறது. ஃப்ரீட்மேன் தனது பின்னடைவு நுட்பத்தை "கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் மெஷின்" (ஜிபிஎம்) என்று அறிமுகப்படுத்தினார். மேசன், பாக்ஸ்டர் மற்றும் பலர். பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட சுருக்க வகை வழிமுறைகளை "செயல்பாட்டு சாய்வு ஊக்குவித்தல்" என்று விவரித்தார். ஃப்ரீட்மேன் மற்றும் பலர். சாய்வு உயர்த்தப்பட்ட மாதிரிகளின் முன்னேற்றத்தை பல சேர்க்கை பின்னடைவு மரங்கள் (எம்ஏஆர்டி) என்று விவரிக்கவும்; எலித் மற்றும் பலர். அந்த அணுகுமுறையை "ஊக்குவிக்கப்பட்ட பின்னடைவு மரங்கள்" (பிஆர்டி) என்று விவரிக்கவும். R க்கான ஒரு பிரபலமான திறந்த மூல செயல்படுத்தல் இதை "பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட பூஸ்டிங் மாடல்" என்று அழைக்கிறது, இருப்பினும் இந்த வேலையை விரிவுபடுத்தும் தொகுப்புகள் பி. ஆர். டி. யைப் பயன்படுத்துகின்றன. மர அடிப்படையிலான முறைகளைப் பயன்படுத்துவதில் முன்னோடியாக இருந்த ஆராய்ச்சியாளர்களில் ஒருவரான சால்போர்டு சிஸ்டமின் டான் ஸ்டெய்ன்பெர்க்கின் ஆரம்பகால வணிக அமலாக்கத்திற்குப் பிறகு மற்றொரு பெயர் ட்ரீநெட் ஆகும். XGBoost என்பது இரண்டாவது வரிசை உகப்பாக்கம் போன்ற சில நீட்டிப்புகளுடன் முறையின் மற்றொரு பிரபலமான நவீன செயல்படுத்தலாகும். குறைபாடுகள் ஒரு முடிவு மரம் அல்லது நேரியல் பின்னடைவு போன்ற அடிப்படை கற்பவரின் துல்லியத்தை ஊக்குவிக்கும் போது, அது புத்திசாலித்தனத்தையும் விளக்கத்தையும் தியாகம் செய்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு முடிவு மரம் அதன் முடிவை எடுக்க எடுக்கும் பாதையைப் பின்பற்றுவது அற்பமானது மற்றும் சுய விளக்கமளிக்கும், ஆனால் நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான மரங்களின் பாதைகளைப் பின்பற்றுவது மிகவும் கடினம். செயல்திறன் மற்றும் விளக்கத்தன்மை ஆகிய இரண்டையும் அடைய, சில மாதிரி சுருக்க நுட்பங்கள் ஒரு XGBoost ஐ ஒரே முடிவு செயல்பாட்டை தோராயமாக மதிப்பிடும் ஒற்றை "மீண்டும் பிறக்கும்" முடிவு மரமாக மாற்ற அனுமதிக்கின்றன. மேலும், அதிக கணக்கீட்டு தேவை காரணமாக அதை செயல்படுத்துவது மிகவும் கடினமாக இருக்கலாம். மேலும் காண்கஃ அடா பூஸ்ட் சீரற்ற வன கேட் பூஸ்ட் ஒளி ஜிபிஎம் எக்ஸ்ஜிபி வூஸ்ட் முடிவு மரம் கற்றல் குறிப்புகள் மேலும் வாசிப்பு வெளிப்புற இணைப்புகள் சாய்வு ஊக்குவிப்பை எவ்வாறு விளக்குவது சாய்வு ஊக்குவிக்கும் பின்னடைவு மரங்கள் ஒளி ஜிபிஎம் வகைப்பாடு வழிமுறைகள் முடிவு மரங்கள் ஒருங்கிணைப்பு கற்றல்