В мире машинного обучения одними из самых популярных типов моделей являются решающее дерево и ансамбли на их основе. Преимуществами деревьев являются: простота интерпретации, нет ограничений на вид исходной зависимости, мягкие требования к размеру выборку. Деревья имеют и крупный недостаток — склонность к переобучению. Поэтому почти всегда деревья объединяют в ансамбли: случайный лес, градиентный бустинг и др. Сложной теоретической и практической задачей является составление деревьев и объединение их в ансамбли.
В данной же статье будут рассмотрены процедура формирования предсказаний по уже обученной модели ансамбля деревьев, особенности реализаций в популярных библиотеках градиентного бустинга XGBoost и LightGBM. А так же читатель познакомится с библиотекой leaves для Go, которая позволяет делать предсказания для ансамблей деревьев, не используя при этом C API оригинальных библиотек.
Читать полностью »
