機器學習 X / Y / Z

 這個 X / Y / Z 架構，其實是一個 「三維座標系」，可以幫我們把機器學習/集成方法抽象化：

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🚀 X / Y / Z 架構的價值

🔹 1. X = 問題類型 (Task)

• 告訴我們：要解什麼問題

• 迴歸 / 分類 / 排序 / 強化學習 …

• 這一軸決定 Loss 的大方向

👉 優點：幫你馬上聚焦「這是什麼問題 → 要選哪種 Loss」。

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🔹 2. Y = 學習模式 (Learning Paradigm)

• 告訴我們：怎麼學

• 單模型 vs 集成

• 集成又分 → Bagging (平行) / Boosting (順序) / Stacking (多層組合)

• 每種模式背後有不同 trade-off（偏差/方差平衡、速度、可解釋性）

👉 優點：把所有演算法歸到「模式」層次，清楚看到共通結構。

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🔹 3. Z = 指標量 / 引導訊號 (Objective / Signal)

• 告訴我們：學習依據是什麼

• 殘差（MSE 下）

• 一階梯度（GBDT）

• 一階 + 二階梯度（XGBoost, Newton Boosting）

• Likelihood / Cross-Entropy / Reward (RL)

👉 優點：釐清「到底在學什麼」：是殘差？梯度？還是 reward？

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🎯 為什麼這個框架好用？

• 抽象統一：把不同演算法（AdaBoost, GBDT, XGBoost, RL Ensemble）放進同一張圖。

• 避免誤解：很多人以為 Boosting 永遠在學殘差，其實只是 MSE 的特例；有了 Z 軸就能清楚區分。

• 便於比較：GBDT vs XGBoost vs LightGBM → 差別就落在 Z 軸訊號 + Y 軸模式優化。

• 可擴展：未來有新方法，也能放進 X / Y / Z 裡定位。

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✅ 一句話：

• X 軸：問題定義（回歸/分類/排序/RL）

• Y 軸：學習方式（單模型 / Bagging / Boosting / Stacking）

• Z 軸：修正依據（殘差 / 梯度 / Hessian / likelihood / reward）

👉 這樣一看，所有集成方法都能「對號入座」，概念一秒通。