Overfitting vẫn luôn là một vấn đề làm đau đầu những kỹ sư AI. Trong bài viết này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách thức monitor (giám sát) performance (hiệu năng) của XGBoost model trong suốt quá trình train.

Feature selection hay lựa chọn features là một bước tương đối quan trọng trước khi train XGBoost model. Lựa chọn đúng các features sẽ giúp model khái quát hóa vấn đề tốt hơn (low variance) -> đạt độ chính xác cao hơn.

Giả sử bạn đã train xong một XGBoost model đạt được độ chính xác rất cao. Câu hỏi đặt ra là làm sao lưu lại model đó để sử dụng về sau (không phải mất công train lại model mỗi khi cần sử dụng)?

Ta đã biết, XGBoost thực chất là tập hợp gồm nhiều decision tree. Việc thể hiện mỗi decision tree đó trên đồ thì sẽ giúp chúng ta hiểu sâu sắc hơn quá trình boosting khi đưa vào một tập dữ liệu.

Mục đích của việc phát triển mô hình dự đoán là tạo ra một mô hình có độ chính xác cao khi kiểm tra trên bộ dữ liệu độc lập với dữ liệu train (gọi là unseen data).

XGBoost là một thuật toán thuộc họ Gradient Boosting. Những ưu điểm vượt trội của nó đã được chứng minh qua các cuộc thi trên kaggle.