Algorithme XGBoost, Présentation et fonctionnement

Qu'est-ce que XGBoost ?

Utilisé pour résoudre les problèmes de classification ou de régression, XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) est un modèle de Machine Learning très populaire chez les Data Scientists. Il s'agit d'un modèle amélioré de l'algorithme d'amplification de gradient (Gradient Boost). Cet algorithme d'apprentissage machine est également utilisé pour résoudre les problématiques courantes d'entreprises tout en se basant sur une quantité minimale de ressources.

En Machine Learning, le boosting de gradient extrême est une méthode qui est utilisée pour réduire le nombre d'erreurs dans l'analyse prédictive des données. XGBoost est un assemblage d'arbres décisionnels (weak learners) qui prédisent les résidus et corrige les erreurs des arbres décisionnels précédents. La particularité de cet algorithme réside dans l'arbre décisionnel utilisé.

Les weak learners qui ne sont pas assez bons sont « taillés » jusqu'à ce qu'ils jouent pleinement leur rôle. Lorsque ces arbres ne sont pas performants, ils sont alors tout simplement supprimés. Cette méthode est encore appelée le « pruning ». En dehors du boosting de gradient extrême, il existe d'autres algorithmes comme le boosting de gradient et le modèle adaptatif.

Les algorithmes de Machine Learning : de quoi s'agit-il ?

Un algorithme regroupe un ensemble d'opérations agencées et traitées de façon ordonnée en vue de résoudre un problème. On retrouve les algorithmes dans de nombreux domaines comme celui de l'informatique. Présents dans les programmes informatiques, les algorithmes indiquent à l'ordinateur les tâches à effectuer et la manière dont elles doivent être faites.

Dans le domaine de la Data Science, on utilise le plus souvent les algorithmes pour le Machine Learning. Ces programmes appartiennent à une classe bien spécifique et ne reçoivent aucune instruction, contrairement aux autres algorithmes. Les algorithmes de Machine Learning sont en effet capables d'apprendre en toute autonomie à partir des données. Ils disposent ainsi d'une forte capacité d'apprentissage qui leur permet de s'améliorer avec les entrainements.

Les algorithmes de Machine Learning sont utilisés pour des prédictions, mais aussi pour l'analyse des données. On distingue différents algorithmes de Machine Learning :

• l'apprentissage supervisé,
• l'apprentissage non supervisé,
• l'apprentissage par renforcement.

L'apprentissage et la maitrise des algorithmes de Machine Learning sont des compétences qui peuvent être développées via une formation certifiante comme celle proposée par Jedha. La formation Data délivrée par Jedha fait partie des meilleures formations en France. Pour faire carrière dans le domaine de la Data Science, il est nécessaire de s'inscrire aux formations de qualité proposées par Jedha.

Fonctionnement de XGBoost

Contrairement au Random Forest, l'algorithme XGBoost travaille de manière séquentielle. Le XGBoost améliore le boosting de gradient en matière d'échelle et de vitesse de calcul de différentes façons. En effet, le boosting de gradient extrême utilise plusieurs cœurs sur le CPU afin que l'apprentissage puisse se faire en même temps que l'entrainement.

Également appelé amplification de gradient, le boosting de gradient est souvent assimilé à AdaBoost qui est également une technique d'entrainement séquentiel. Le boosting de gradient est basé sur un arbre de décision d'ensemble dont le principe est de combiner les résultats d'un ensemble de modèles dans le but de fournir une meilleure prédiction.

On parle dans le langage informatique de « méthode d'agrégation de modèles ». En d'autres termes, cet algorithme utilise plusieurs modèles qui seront ensuite combinés pour fournir un seul résultat. Il s'agit en réalité d'une approche pragmatique qui permet de gérer aussi bien des problèmes de classification que de régression.

L'algorithme de boosting XGBoost est capable de traiter un volume important de jeux de données. Ce qui le rend particulièrement utile pour les applications de Big Data. Les principales caractéristiques du boosting de gradient extrême sont le calcul distribué, la parallélisation, le traitement hors du cœur et l'optimisation du cache.

Les avantages de XGBoost

Rapide, précis et efficace, le boosting de gradient extrême offre de multiples avantages.

La réduction des biais

Comme c'est le cas pour tous les algorithmes de boosting, XGBoost combien plusieurs apprenants faibles dans une méthode séquentielle qui améliorer de façon répétitive les observations. Cette méthode permet de réduire les biais élevés qui peuvent être parfois récurrents dans les modèles de Machine Learning. Les biais représentent également la présence d'inexactitude ou d'incertitude dans les résultats du Machine Learning.

Une facilité d'implémentation

L'autre point fort du boosting de gradient extrême est qu'il est facile à comprendre et à interpréter, qui apprend rapidement de ses erreurs. L'algorithme XGBoost ne nécessite en effet aucun prétraitement des données, car il dispose de routines intégrées qui permettent de traiter les données manquantes. XGBoost dispose en effet de bibliothèques intégrées qui facilitent l'implémentation pour affiner les performances.

Des calculs très efficaces

L'algorithme XGBoost priorise enfin les caractéristiques qui augmentent la précision prédictive durant l'entrainement. Cet algorithme aide ainsi à traiter efficacement les grands jeux de données tout en réduisant leurs attributs.

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Quand utiliser XGBoost ?

XGBoost est un algorithme qui peut être utilisé dans de nombreuses situations. L'algorithme XGBoost est considéré à l'heure actuelle comme le meilleur de sa catégorie. Il intervient notamment lorsqu'il s'agit de données structurées ou tabulaires de petite et moyenne taille. Il peut ainsi être utilisé pour la résolution des problèmes de régression, mais il peut également résoudre des problèmes de catégorisation ou de classement.

En revanche, ce modèle n'est pas spécialement conseillé pour résoudre des problèmes de NLP (natural language processing), de Computer Vision ou pour l'extrapolation de données. Lorsque le nombre de catégories est largement plus important que le nombre d'observations, il est également inutile d'utiliser l'algorithme XGBoost.

Comme c'est le cas pour la plupart des algorithmes basés sur des weak learners, il est également nécessaire de procéder avec prudence en ce qui concerne le surapprentissage (overfitting). L'algorithme XGBoost n'est en effet pas le plus recommandé lorsqu'il s'agit de jeux de données volumineux. En utilisant des méthodes pour corriger l'overfitting, il est toutefois possible de corriger ce problème.

Le Data Scientist peut par exemple construire des échantillons du jeu de données de base. C'est ce qui s'appelle le « stochastic gradient boosting ». Une autre méthode pour limiter le surapprentissage consiste à limiter simplement la taille des arbres.

Comment apprendre XGBoost ?

La Data Scientist et le Data Analyst sont de hauts responsables de la gestion et de l'analyse du Big Data. Ces spécialistes des statistiques, des chiffres et des softwares traitent les données d'une entreprise pour en extraire les informations capables de l'aider dans sa prise de décision. Pour exercer leur métier en toute tranquillité, ces professionnels ont souvent besoin d'utiliser les algorithmes de boosting.

La maitrise des algorithmes de boosting est une compétence particulière qui ne peut s'acquérir que par le biais d'une formation adaptée. Jedha propose ainsi des formations en Data Science adaptées à tous les niveaux. Nos formations couvrent également le Data Analysis et le Data Engineering. Pour apprendre l'algorithme XGBoost, l'une des meilleures manières de procéder est de s'inscrire à l'une de nos formations certifiante.

Les formations Jedha sont disponibles à temps partiel ou complet, accompagnées par des formateurs sur place ou à distance. Nos formations sont disponibles selon le niveau de l'apprenant, mais aussi selon ses objectifs et les besoins de son entreprise. Jedha est le meilleur centre de formation pour bénéficier d'une très bonne expérience d'apprentissage.

Le boosting est le modèle le plus performant du Machine Learning. Même s'il peut toujours accroitre sa précision, ce modèle sacrifie cependant l'intelligibilité. L'algorithme XGBoost se comporte ainsi comme une boite noire. C'est dû au fait qu'il est principalement composé de plusieurs weaks learners.

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