XGBoost, LightGBM ve CatBoost: Hangi Gradient Boosting Modeli Daha Başarılı?

Gradient boosting modelleri arasında en çok tercih edilen XGBoost, LightGBM ve CatBoost, performans ve kullanım kolaylığı açısından farklılık gösterir. Hangi modelin daha başarılı olduğu, veri setinizin büyüklüğüne, özellik türlerine ve hiperparametre ayarına bağlıdır. Genel olarak, küçük ve orta ölçekli verilerde XGBoost, büyük verilerde LightGBM, kategorik değişkenlerin yoğun olduğu durumlarda ise CatBoost öne çıkar.

XGBoost Nedir ve Nasıl Çalışır?

XGBoost (Extreme Gradient Boosting), 2014 yılında Tianqi Chen tarafından geliştirilen, gradient boosting algoritmasının optimize edilmiş bir uygulamasıdır. Ağaç büyüme stratejisi olarak seviye bazlı (level-wise) büyüme kullanır; yani her seviyedeki tüm düğümleri aynı anda böler. Bu yaklaşım, modelin daha dengeli büyümesini sağlar ancak özellikle büyük veri setlerinde daha fazla hesaplama maliyeti getirir. XGBoost, düzenlileştirme (regularization) desteği, eksik değer yönetimi ve yerleşik çapraz doğrulama gibi özellikleriyle bilinir. Ayrıca GPU desteği sayesinde eğitim süreçlerini hızlandırabilir.

LightGBM Nasıl Farklılaşır?

LightGBM (Light Gradient Boosting Machine), Microsoft tarafından 2017'de geliştirilmiştir. Temel farkı, yaprak bazlı (leaf-wise) ağaç büyüme stratejisi kullanmasıdır. Bu strateji, her adımda en yüksek kaybı azaltan yaprağı bölerek ağacı daha derin ve asimetrik hale getirir. Bu sayede LightGBM, XGBoost'a kıyasla çok daha hızlı eğitim süresine sahiptir ve daha az bellek kullanır. Özellikle büyük veri setlerinde (milyonlarca satır) belirgin bir performans avantajı sunar. Bununla birlikte, yaprak bazlı büyüme aşırı öğrenmeye (overfitting) daha yatkın olduğundan, küçük veri setlerinde dikkatli hiperparametre ayarı gerektirir. LightGBM ayrıca kategorik değişkenleri doğrudan işleyebilir ancak bu özellik CatBoost kadar gelişmiş değildir.

CatBoost'un Avantajları Nelerdir?

CatBoost (Categorical Boosting), Yandex tarafından 2017'de geliştirilmiştir ve en belirgin avantajı kategorik değişkenleri otomatik olarak işlemesidir. Diğer modellerde kategorik değişkenler için one-hot encoding veya label encoding gibi ön işleme adımları gerekirken, CatBoost built-in (yerleşik) bir işleme mekanizması sunar. Bu, özellikle çok sayıda kategorik özellik içeren veri setlerinde zaman kazandırır ve daha iyi genelleme sağlar. CatBoost, simetrik ağaçlar (oblivious trees) kullanarak aşırı öğrenmeyi azaltır ve varsayılan hiperparametreleriyle genellikle iyi sonuçlar verir. Ancak, XGBoost ve LightGBM'e kıyasla daha yavaş eğitim süresine sahip olabilir, özellikle büyük sayısal veri setlerinde.

Performans Karşılaştırması: Hız ve Doğruluk

Doğruluk açısından bakıldığında, her üç model de uygun hiperparametre ayarlarıyla benzer hata oranlarına ulaşabilir. Ancak, kategorik değişkenlerin yoğun olduğu veri setlerinde CatBoost genellikle daha iyi sonuç verirken, büyük ve seyrek veri setlerinde LightGBM hız avantajıyla öne çıkar. XGBoost ise özellikle Kaggle yarışmalarında kanıtlanmış sağlamlığı ve geniş dokümantasyonu sayesinde popülerliğini korumaktadır.

Hiperparametre Optimizasyonu İçin İpuçları

Her üç modelde de başarı, hiperparametrelerin doğru seçilmesine bağlıdır. XGBoost için learning rate, max_depth, subsample ve colsample_bytree gibi parametreler kritikken; LightGBM'de num_leaves, min_data_in_leaf ve feature_fraction önemlidir. CatBoost ise varsayılan parametrelerle genellikle iyi çalışsa da depth, learning_rate ve iterations değerleri üzerinde oynama yapılabilir. Hiperparametre ayarlaması yaparken Bayesian Optimization yöntemi grid search'e göre daha verimlidir. Ayrıca model kararlarını yorumlamak için SHAP ve LIME gibi açıklanabilirlik araçları kullanılabilir.

Hangi Durumda Hangi Modeli Seçmelisiniz?

• Küçük ve orta ölçekli veri setleri (<10 bin satır): XGBoost, seviye bazlı büyümesi sayesinde daha kontrollü öğrenir ve aşırı öğrenmeyi önler. LightGBM küçük veride overfitting yapabilir.
• Büyük veri setleri (1 milyon+ satır): LightGBM, yaprak bazlı büyüme ve histogram tabanlı algoritmasıyla en hızlı eğitim süresini sunar. Bellek kullanımı da düşüktür.
• Kategorik değişkenlerin yoğun olduğu veri setleri: CatBoost, otomatik işleme kapasitesiyle hem zaman kazandırır hem de daha iyi doğruluk sağlar.
• Yarışma ve benchmarklar: XGBoost, olgun ekosistemi ve topluluk desteğiyle hala güçlü bir seçenektir. LightGBM de hız avantajıyla tercih edilebilir.

Sınıflandırma problemlerinde alternatif algoritmalar arıyorsanız KNN vs SVM karşılaştırması da faydalı olacaktır. Hangi modelin daha başarılı olduğu, veri setinin yapısına ve projenin önceliklerine (hız mı, doğruluk mu, yorumlanabilirlik mi) bağlıdır. Deney yaparak karar vermek en sağlıklı yaklaşımdır.

Sık Sorulan Sorular

XGBoost ve LightGBM arasındaki temel fark nedir?

En temel fark ağaç büyüme stratejisidir: XGBoost seviye bazlı (level-wise) büyürken, LightGBM yaprak bazlı (leaf-wise) büyür. Yaprak bazlı büyüme daha hızlıdır ancak küçük veri setlerinde aşırı öğrenmeye yatkındır.

CatBoost neden kategorik değişkenlerle iyi çalışır?

CatBoost, kategorik değişkenler için built-in (yerleşik) bir işleme mekanizması sunar. One-hot encoding veya label encoding gibi ön işleme adımlarına gerek kalmadan, kategorik özellikleri otomatik olarak sayısal hale dönüştürür ve target leakage riskini azaltır.

Gradient boosting modellerinde overfitting nasıl önlenir?

Overfitting'i önlemek için learning rate düşürülebilir, ağaç sayısı (n_estimators) sınırlanabilir, düzenlileştirme parametreleri (lambda, alpha) kullanılabilir ve erken durdurma (early stopping) uygulanabilir. Ayrıca veri setine bağlı olarak LightGBM'de min_data_in_leaf gibi parametreler ayarlanmalıdır.

Hangi gradient boosting modeli daha hızlıdır?

Genellikle LightGBM, özellikle büyük veri setlerinde XGBoost ve CatBoost'tan daha hızlı eğitim süresine sahiptir. CatBoost, kategorik değişkenlerin otomatik işlenmesi nedeniyle sayısal veri setlerinde daha yavaş olabilir.