No universo das tecnologias de machine learning, o XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) emergiu como um dos algoritmos mais populares e poderosos para tarefas de modelagem preditiva.

Desde sua introdução, tem sido amplamente adotado por cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Sua capacidade de fornecer resultados precisos, de maneira eficiente, faz dele uma escolha preferencial tanto em competições de machine learning quanto em aplicações reais no mercado.

Até pouco tempo atrás, os modelos estatísticos baseados em regressão, linear e logística, reinavam absolutos para realizar análise preditiva.

Embora cientistas de dados tivessem diversas outras possibilidades de algoritmos para aplicar, a regressão dava conta do recado na grande maioria dos casos.

Nos últimos meses o XGBoost tem crescido muito em número de implementações, assumindo o posto de modelo de predição mais utilizado entre os vencedores de competições em plataformas como Kaggle.

Este guia explora a mecânica do XGBoost, suas características principais e como ele se destaca em comparação com outros métodos de aprendizado. Vamos mergulhar nos detalhes técnicos, fornecer uma compreensão teórica e prática e compartilhar dicas sobre como otimizar seu uso.

 

Sumário

O que é o XGBoost?

O XGBoost é um algoritmo de aprendizado de máquina, baseado em árvore de decisão e que utiliza uma estrutura de Gradient boosting.

Tecnicamente, o XGBoost é uma implementação otimizada do algoritmo de boosting em gradient descent, um método de aprendizado ensemble que combina múltiplos modelos simples para formar um preditor forte.

Em seu núcleo, ele se baseia na técnica de boosting, em que modelos fracos, como árvores de decisão, são combinados em sequência para corrigir erros dos modelos anteriores, refinando a precisão da previsão.

Em problemas de previsão envolvendo dados não estruturados, como imagens, textos e vídeos, as redes neurais artificiais tendem a superar todos os outros algoritmos ou frameworks.

No entanto, quando se trata de dados estruturados/tabulares, algoritmos baseados em árvore de decisão são considerados os melhores da sua classe no momento.

Vale ressaltar que a afirmação acima é uma generalização*. Na verdade, a utilização de um algoritmo depende de diversos fatores, como custo computacional, prazo de implementação e acurácia.

Na imagem abaixo, é possível visualizar a evolução dos algoritmos baseados em árvore ao longo dos anos.

 
XGBoost - Algoritmo de Machine Learning

 
O algoritmo XGBoost foi desenvolvido como um projeto de pesquisa na Universidade de Washington. Tianqi Chen e Carlos Guestrin, seus criadores, apresentaram o algoritmo por meio de um paper na Conferência SIGKDD.

Desde a sua introdução, este algoritmo tem sido o mais vitorioso no Kaggle, uma plataforma de competições em que cientistas de dados resolvem desafios por meio de machine learning. Além disso, também tem sido utilizado em várias aplicações de ponta na indústria.

Como resultado, há uma forte comunidade de cientistas de dados contribuindo para os projetos de código aberto XGBoost, com mais de 350 colaboradores e mais de 3.500 commits no GitHub. O algoritmo se diferencia de outros das seguintes maneiras:

1. Aderente a uma ampla variedade de aplicações: Pode ser usado para resolver problemas de regressão, classificação, ranqueamento, entre muito outros.

2. Portabilidade: Funciona em Windows, Linux e OS X.

3. Idiomas: Suporta todas as principais linguagens de programação, incluindo C++, Python, R, Java, Scala e Julia.

4. Integração em nuvem: oferece suporte a AWS, Azure, Clusters Yarn e funciona bem com Flink, Spark entre outros ecossistemas.

 

como funciona o XGBoost

As árvores de decisão, em sua forma mais simples, são algoritmos fáceis de visualizar e razoavelmente interpretáveis. No entanto, entender de forma intuitiva a sua evolução e suas diferenças pode ser um pouco complicado. Veja abaixo uma analogia para entender melhor a evolução dos algoritmos baseados em árvore.

Imagine que você é um gerente responsável por contratações e está entrevistando vários candidatos com excelentes qualificações. Cada passo da evolução dos algoritmos baseados em árvore pode ser visto como uma versão do processo de entrevista. Entenda abaixo:

➡️ Árvore de decisão: Cada gerente de contratação tem um conjunto de critérios, como nível de escolaridade, número de anos de experiência, desempenho da entrevista. Uma árvore de decisão é análoga a um gerente de contratação entrevistando candidatos com base em seus próprios critérios.

➡️ Bagging: Agora imagine que, em vez de um único entrevistador, há um painel de entrevistas onde cada entrevistador tem um voto. A agregação de bagging ou bootstrap envolve a combinação das informações de todos os entrevistadores para tomar a decisão final por meio de um processo de votação democrática.

➡️ Random Forest: É um algoritmo baseado no Bagging, com a diferença de que apenas um subconjunto de recursos é selecionado aleatoriamente. Em outras palavras, todo entrevistador só testará o entrevistado em certas qualificações selecionadas aleatoriamente Exemplo: uma entrevista técnica para testar habilidades de programação e uma entrevista comportamental para avaliar habilidades não técnicas.

➡️ Boosting: Essa é uma abordagem alternativa em que cada entrevistador altera os critérios de avaliação com base no feedback do entrevistador anterior. Isso “aumenta” a eficiência do processo de entrevista, implantando um processo de avaliação mais dinâmico.

➡️ Gradient Boosting: Um caso especial de reforço em que os erros são minimizados pelo algoritmo de gradiente descentente (gradient descent). Isto é, as empresas de consultoria em estratégia aproveitam casos de uso de entrevistas para eliminar candidatos menos qualificados.

➡️ XGBoost: Pense no XGBoost como um gradient boosting com ‘steroids’. É chamado de ‘Extreme Gradient Boosting’ exatamente por essa razão! Combina técnicas de otimização de software e hardware para produzir resultados superiores usando menos recursos de computação no menor período de tempo.

 

Recursos Notáveis do XGBoost

Paralelização: Ao contrário de implementações padrão de boosting, o XGBoost permite o uso de processamento paralelo durante a construção das árvores, acelerando consideravelmente o treinamento.

Regularização: O algoritmo inclui regularização L1 (lasso) e L2 (ridge) para prevenir overfitting, permitindo ajuste de modelos mais robustos.

Validação Interna: Suporta métodos de validação cruzada embutidos, facilitando a avaliação do modelo ao longo do treinamento.

Manejo de Valores Ausentes: Ao invés de descartá-los, o XGBoost os trata de maneira inteligente, identificando o melhor caminho para cada ponto de dados.

Interpretação de Importância: Gera métricas de importância das características, facilitando a análise de quais variáveis têm maior impacto no resultado.

 

Aplicações Práticas do XGBoost

O XGBoost tem uma ampla gama de aplicações no mundo real, desde finanças até medicina. Alguns exemplos incluem:

➡️ Análise de Crédito: A análise de risco é uma área onde a precisão é crucial. O XGBoost ajuda instituições financeiras a prever a probabilidade de inadimplência de clientes, fornecendo decisões de crédito mais informadas.

➡️ Diagnóstico Médico: No campo da medicina, é usado para prever doenças a partir de características genéticas ou sinais vitais, auxiliando na identificação precoce de condições críticas.

➡️ Marketing Segmentado: Empresas utilizam o XGBoost para segmentar suas bases de clientes, prevendo quais grupos têm maior probabilidade de responder positivamente a diferentes campanhas.

➡️ Previsão de Demanda: A indústria de varejo depende do XGBoost para prever a demanda de produtos, ajustando estoques e reduzindo custos de excesso ou falta de estoque.

 

Devemos usar apenas XGBoost o tempo todo?

Quando se trata de Machine Learning não há uma única resposta, nem mesmo para o mesmo problema. Cientistas de Dados devem testar todos os algoritmos possíveis para os dados disponíveis em assim, escolher o que melhor se aplica ao problema proposto.

Escolher o algoritmo certo não é suficiente. É preciso escolher a configuração correta do algoritmo para um determinado conjunto de dados, ajustando os hiper-parâmetros. Além disso, existem várias outras considerações para a escolha do algoritmo vencedor, como complexidade computacional, explicabilidade e facilidade de implementação.

 

O que o futuro guarda?

Machine Learning é uma área de pesquisa muito ativa e já existem várias alternativas viáveis ​​para o XGBoost. A Microsoft Research lançou recentemente o framework LightGBM para o aumento de gradientes que mostra um grande potencial. O CatBoost, desenvolvido pela Yandex Technology, também vem apresentando resultados impressionantes de benchmarking.

É uma questão de tempo quando para termos uma estrutura de modelo que supere o XGBoost em termos de desempenho de previsão, flexibilidade, explicabilidade e pragmatismo. No entanto, até o momento em que um desafiante forte aparecer, o XGBoost continuará reinando no mundo do Machine Learning!

 

Perguntas frequentes sober XGBoost

Com base nas buscas do Google, a partir da seção “People also ask“, levantei as principais dúvidas sobre o tema:

O que faz o XGBoost?

O XGBoost é um algoritmo de machine learning especializado em problemas de classificação e regressão, projetado para ser extremamente eficiente em termos de tempo e recursos computacionais. Ele utiliza a técnica de boosting, combinando diversas árvores de decisão para formar um modelo mais forte e preciso.

Isso é alcançado através da construção iterativa de árvores, onde cada nova árvore corrige os erros das anteriores. Sua eficiência e precisão o tornam uma escolha popular para competições de machine learning e aplicações em grande escala.

O que é boosting?

Boosting é uma técnica de ensemble que combina múltiplos modelos fracos, como árvores de decisão simples, para formar um modelo preditivo mais robusto e preciso. O processo envolve a construção de modelos sequencialmente, onde cada novo modelo tenta corrigir os erros cometidos pelos anteriores.

O resultado final é uma combinação ponderada de todos os modelos, fornecendo um desempenho muito melhor do que os modelos individuais. Boosting pode ser aplicado em diversos tipos de algoritmos para melhorar a precisão e reduzir o viés.

Quando usar Gradient boosting?

O Gradient boosting deve ser usado quando há necessidade de um modelo altamente preciso, principalmente em situações em que os dados são complexos e não-linearidades precisam ser capturadas.

É ideal para competições de machine learning e problemas reais, como previsão de vendas, detecção de fraudes ou análise de comportamento de clientes.

No entanto, requer ajustes cuidadosos de parâmetros para evitar overfitting, e pode demandar recursos computacionais significativos em casos de conjuntos de dados muito grandes.

Qual a diferença entre bagging e boosting?

Bagging (Bootstrap Aggregating) e boosting são ambas técnicas de ensemble, mas diferem na forma como combinam os modelos. No bagging, modelos independentes são treinados em subconjuntos diferentes dos dados e combinados para reduzir a variabilidade do modelo final.

O exemplo mais comum é o Random Forest. Já no boosting, os modelos são treinados sequencialmente, com cada modelo novo tentando corrigir os erros dos anteriores. Enquanto bagging busca diminuir a variância, boosting busca reduzir o viés, tornando-o mais eficaz em situações onde modelos simples não alcançam alta precisão.

O que é um modelo Ensemble?

Um modelo ensemble é uma metodologia de machine learning que combina múltiplos modelos individuais para criar um único modelo mais robusto e preciso. A ideia é que, ao unir os pontos fortes de diferentes modelos, os erros individuais possam ser corrigidos e as previsões sejam melhoradas.

Existem diferentes técnicas de ensemble, como bagging, boosting e stacking, cada uma com uma abordagem distinta para combinar modelos. Os ensembles são amplamente usados em aplicações práticas e competições de machine learning devido ao seu potencial de melhorar significativamente a precisão das previsões.

 

Conclusão

O XGBoost é uma ferramenta incrivelmente poderosa, fornecendo um modelo robusto para previsões precisas em uma variedade de domínios. Seu desempenho e flexibilidade fazem dele um candidato ideal para tarefas estruturadas de machine learning, enquanto seu conjunto abrangente de recursos oferece vantagens significativas sobre outros algoritmos ensemble.

Ao entender sua estrutura interna, técnicas de otimização e melhores práticas, cientistas de dados podem alavancar todo o potencial do XGBoost para aplicações de alto impacto.

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Créditos

Alguns trechos deste artigo são traduções parciais de XGBoost Algorithm: Long May She Reign!, publicado originalmente no Medium por Vishal Morde.

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Machine Learning,

Last Update: maio 8, 2024