GRADIENT BOOSTING (XGBOOST) VA TEGISHLILIK FUNKSIYALARIGA TAYANGAN STATISTIK KLASSIFIKATSIYA USULINING SOLISHTIRMA BAHOLANISHI

Ma’mura Ergasheva

doi:10.5281/zenodo.21007073

GRADIENT BOOSTING (XGBOOST) VA TEGISHLILIK FUNKSIYALARIGA TAYANGAN STATISTIK KLASSIFIKATSIYA USULINING SOLISHTIRMA BAHOLANISHI

Authors

Ma’mura Ergasheva

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.21007073

Keywords:

tegishlilik funksiyasi, nochiziqli almashtirish, obyektlarning umumlashgan baholari, gradient boosting, XGBoost, overfitting, klassifikatsiya, tabular ma’lumotlar

Abstract

Mazkur tadqiqotda ikkilik klassifikatsiya masalasini yechishga mo‘ljallangan tegishlilik funksiyalariga asoslangan
statistik yondashuv (asosiy masala) batafsil ko‘rib chiqilgan bo‘lib, u XGBoost gradient boosting algoritmi bilan
solishtirma tarzda baholangan. Asosiy masalada har bir xususiyat gradatsiyasining ma’lum bir sinfda kuzatilish chastotasi
hisobga olinib, obyektlarga unifikatsiyalangan baholar tayinlanadi. Sinov ishlari ikkita tabular ma’lumotlar to‘plamida amalga
oshirildi: aralash turdagi tibbiy belgilarga ega Heart Disease (Statlog) hamda faqat kategorik belgilardan tashkil topgan
Mushroom dataseti. Olingan natijalar tahlili shuni namoyon etdiki, Heart datasetida asosiy masala XGBoost bilan deyarli
bir xil aniqlikka erishgan (balanslangan aniqlik mos ravishda 0.850 va 0.853), biroq hisoblash vaqti bo‘yicha o‘nlab baravar
tezkorlik ustunligiga ega va overfitting hodisasiga sezilarli darajada chidamli. Shu bilan birga, aniq mantiqiy qoidalar bilan
tavsiflangan ma’lumotlarda (Mushroom) XGBoost algoritmi xatosiz natijaga erishishi aniqlandi.

Author Biography

Ma’mura Ergasheva

Mirzo Ulug‘bek nomidagi O‘zbekiston Milliy
Universiteti Dasturiy injiniring va sun’iy intellekt
kafedrasi tayanch doktoranti

References

Игнатьев Н.А., Рахимова М.А. Формирование и анализ наборов информативных признаков

объектов по парам классов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 4. DOI

14357/20718594210402.

Ignatiev N.A. On Nonlinear Transformations of Features Based on the Functions of Objects Belonging to

Classes // Pattern Recognition and Image Analysis. 2021. V. 31. № 2. P. 197-204.

Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD

International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2016. P. 785-794.

Statlog (Heart) Data Set. UCI Machine Learning Repository. URL: http://archive.ics.uci.edu/ml.

Mushroom Data Set. UCI Machine Learning Repository. URL: http://archive.ics.uci.edu/ml.

GRADIENT BOOSTING (XGBOOST) VA TEGISHLILIK FUNKSIYALARIGA TAYANGAN STATISTIK KLASSIFIKATSIYA USULINING SOLISHTIRMA BAHOLANISHI

GRADIENT BOOSTING (XGBOOST) VA TEGISHLILIK FUNKSIYALARIGA TAYANGAN STATISTIK KLASSIFIKATSIYA USULINING SOLISHTIRMA BAHOLANISHI

Authors

DOI:

Keywords:

Abstract

Author Biography

Ma’mura Ergasheva

References

Downloads

Published

Issue

Section

License