Как Яндекс использует рандомизацию (случайный шум) для борьбы с переобучением при обучении моделей ранжирования (CatBoost)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему машинного обучения — переобучение (Overfitting). Переобучение происходит, когда модель (например, дерево решений в CatBoost) слишком точно подстраивается под обучающие данные, «запоминая» их шум и случайные корреляции, вместо выявления общих закономерностей. Это снижает точность модели на новых, реальных данных. Также патент затрагивает проблему вычислительной сложности традиционных методов оценки качества (например, кросс-валидации) и предлагает более эффективный механизм регуляризации для повышения надежности ранжирующих моделей.

Что запатентовано

Запатентован метод определения параметра точности (Accuracy Parameter) модели дерева решений (Decision Tree Prediction Model) и метод генерации такой модели. Суть изобретения заключается в намеренном введении случайного шума в процесс оценки качества дерева во время обучения. Это достигается путем генерации случайных параметров интереса (Random Parameters of Interest) или меток (Labels) и их смешивания с реальными данными.

Как это работает

Механизм применяется во время обучения дерева решений, когда алгоритм (обычно «жадный») выбирает наилучший фактор для разбиения данных в узле. Для оценки качества потенциального разбиения система анализирует получающиеся листья. Вместо расчета точности только по реальным обучающим объектам, система генерирует случайные значения (шум) в диапазоне реальных значений в этом листе и добавляет их к выборке. Параметр точности листа (Leaf Accuracy Parameter) рассчитывается на этой смешанной (зашумленной) выборке. Это штрафует разбиения, ведущие к переобучению, и способствует выбору более робастных (устойчивых) факторов.

Актуальность для SEO

Высокая. Борьба с переобучением критически важна для алгоритмов градиентного бустинга. Учитывая, что авторы патента — ключевые разработчики CatBoost (основного алгоритма ранжирования Яндекса), крайне вероятно, что описанные или аналогичные техники регуляризации активно используются в Яндексе для обеспечения надежности и качества поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (2/10). Это глубоко инфраструктурный патент, описывающий математические методы обучения ML-моделей Яндекса. Он не раскрывает конкретных факторов ранжирования или их весов. Патент важен для стратегического понимания сложности и надежности инфраструктуры Яндекса (CatBoost), но не дает прямых тактических рекомендаций для SEO-специалистов.

Детальный разбор

Термины и определения

Accuracy Parameter (Параметр точности)

Метрика, оценивающая качество (точность или ошибку) модели дерева решений. Используется для сравнения различных моделей или выбора наилучшего фактора во время обучения.

Decision Tree Prediction Model (Модель предсказания на основе дерева решений)

Модель машинного обучения, состоящая из узлов и листьев. Является базовым элементом ансамблей, таких как CatBoost.

Factor (Фактор)

Условие или правило разбиения, используемое в узле дерева решений (например, «PageRank < 3»). Факторы могут быть бинарными, числовыми или категориальными.

Features (Признаки)

Характеристики объекта (документа, запроса), используемые моделью для предсказания (например, количество кликов, URL, ключевые слова).

Label (Метка)

Синоним термина Parameter of Interest. Целевое значение, которое модель учится предсказывать.

Leaf (Лист)

Конечный узел дерева решений, содержащий предсказываемое значение или набор меток тренировочных объектов, попавших в этот лист.

Leaf Accuracy Parameter (Параметр точности листа)

Локальная метрика качества для конкретного листа, рассчитанная с учетом как реальных, так и случайных меток.

Parameter of Interest (Параметр интереса)

См. Label. В контексте поиска это может быть оценка релевантности, CTR.

Preliminary Decision Tree Prediction Model (Предварительная модель / Прото-дерево)

Временная версия дерева, создаваемая во время обучения для оценки качества потенциального фактора (разбиения).

Random Parameters of Interest / Random Values (Случайные параметры интереса / Случайные значения)

Синтетически сгенерированные метки (шум), которые добавляются к реальным данным в листе дерева для расчета параметра точности во время обучения.

Training Objects (Тренировочные объекты)

Набор данных, используемый для обучения модели.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод оценки точности модели с использованием рандомизации и метод генерации модели, использующий эту оценку.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод определения параметра точности (Accuracy Parameter) модели.

1. Система получает доступ к модели дерева решений, созданной на основе тренировочных объектов (с признаками и метками/labels).
2. Генерируется подмножество случайных значений (subset of random values) для конкретного листа.
3. Критически важно: Случайные значения выбираются из диапазона между минимальным и максимальным значениями реальных меток, ассоциированных с этим листом.
4. Случайные значения ассоциируются с листом, смешиваясь с реальными метками объектов, попавших в этот лист.
5. Определяется параметр точности листа (Leaf Accuracy Parameter) на основе этой смешанной выборки (реальные метки + случайные значения).
6. Определяется общий параметр точности модели на основе параметров точности всех листьев.

Claim 6 (Зависимый от Claim 1): Описывает конкретную формулу для расчета общей ошибки в листьях (используемой для определения точности):

$$ \sum_{j=1}^{M}[(\sum_{i\in b_{j}}target_{i})^{2}-\sum_{i=1}^{N_{j}}target_{i}^{2}]\times log(N_{j}+1) $$

Где M — количество листьев, Nj — количество соответствующих меток (реальных данных), связанных с j-м листом, и bj — количество значений в подмножестве случайных значений, связанных с j-м листом. (Интерпретация формулы предполагает расчет метрики с учетом как реальных, так и случайных значений).

Claim 13 (Зависимый от Claim 1): Уточняет, как этот метод определения точности используется для генерации (обучения) модели.

Модель генерируется путем:

1. Идентификации фактора, который ассоциирован с наилучшим параметром точности предварительной модели (Preliminary Decision Tree Prediction Model) для данной позиции узла.
2. Этот наилучший параметр выбирается из множества параметров точности различных предварительных моделей (каждая тестирует свой фактор).
3. Важно: эти параметры точности были определены с использованием рандомизации, описанной в Claim 1.
4. Выбранный фактор фиксируется в узле генерируемой модели.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в офлайн-процессах, на этапе обучения (Training) моделей машинного обучения. Оно НЕ применяется в реальном времени во время обработки запроса пользователя.

Офлайн-инфраструктура обучения моделей (Model Generation):

Этот механизм интегрирован непосредственно в алгоритм построения деревьев решений (вероятно, в библиотеку CatBoost). Он используется при обучении ключевых ранжирующих моделей Яндекса, которые затем применяются на слое RANKING (L2/L3), а также моделей качества (Proxima) и фильтров.

• Как применяется: Во время жадного поиска наилучшего разбиения (Greedy Split Selection). Когда алгоритм перебирает возможные факторы для разделения данных в узле, он должен оценить качество каждого варианта. Этот патент описывает, как именно рассчитывается это качество (Accuracy Parameter) с использованием рандомизации.
• Входные данные: Набор тренировочных объектов (признаки и метки), набор потенциальных факторов для разбиения.
• Выходные данные: Параметр точности (Accuracy Parameter) для конкретного разбиения или структуры дерева.

На что влияет

Механизм влияет на структуру всех деревьев решений, обученных с его помощью. Поскольку он направлен на борьбу с переобучением, он повышает обобщающую способность и надежность ранжирующих моделей Яндекса в целом. Он не имеет специфического влияния на конкретные типы контента, запросов, ниши или языки; это фундаментальный аспект обучения ML-моделей.

Когда применяется

• Условия применения: Применяется в офлайн-режиме во время тренировки или перетренировки моделей машинного обучения.
• Триггеры активации: Активируется каждый раз, когда алгоритм обучения оценивает качество потенциального разбиения (выбирает фактор для узла).

Пошаговый алгоритм

Описание процесса выбора фактора во время обучения модели с использованием рандомизации (на основе Claims 1, 6, 13):

1. Инициализация построения дерева: Система начинает процесс построения дерева решений (например, используя жадный алгоритм).
2. Оценка кандидатов: Для текущего узла система оценивает набор потенциальных факторов (кандидатов на разбиение).
3. Генерация предварительного дерева: Для каждого фактора-кандидата создается предварительное дерево (прото-дерево). Тренировочные объекты распределяются по его листьям.
4. Анализ листа и идентификация диапазона: Для каждого листа система определяет диапазон (минимум и максимум) значений реальных меток (Labels) объектов, попавших в этот лист.
5. Генерация случайных данных (Ядро изобретения): Система генерирует подмножество случайных значений (Random Values), выбирая их из идентифицированного диапазона.
6. Смешивание данных (Инъекция шума): Случайные значения добавляются к реальным меткам в этом листе.
7. Расчет точности листа: Система вычисляет Leaf Accuracy Parameter на основе этой смешанной (зашумленной) выборки.
8. Агрегация точности: Вычисляется общий Accuracy Parameter для всего предварительного дерева (например, с использованием формулы из Claim 6).
9. Выбор лучшего фактора: Система сравнивает параметры точности всех предварительных деревьев и выбирает фактор, который обеспечил наилучшую точность в условиях рандомизации.
10. Фиксация: Выбранный фактор фиксируется в модели, и процесс повторяется для следующих узлов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует тренировочные данные. Патент агностичен к конкретным SEO-факторам, но описывает общие типы данных:

• Признаки (Features): Характеристики обучающих объектов. Могут быть бинарными, числовыми, категориальными. В патенте упоминаются примеры: количество кликов, ранг документа, URL, доменное имя, IP-адрес, поисковый запрос, ключевое слово.
• Метки / Параметры интереса (Labels / Parameters of Interest): Целевые значения для обучения. Примеры: вероятность клика (CTR), релевантность документа, интерес пользователя.

Какие метрики используются и как они считаются

• Leaf Accuracy Parameter и Accuracy Parameter.
• Метод рандомизации: Генерация случайных значений в диапазоне реальных значений меток для каждого листа (Claim 1). В одном из вариантов (Claim 5) количество случайных значений равно количеству реальных меток в листе.
• Формула расчета ошибки/точности (Claim 6): Патент предлагает специфическую формулу для расчета общей ошибки в листьях:

$$ \sum_{j=1}^{M}[(\sum_{i\in b_{j}}target_{i})^{2}-\sum_{i=1}^{N_{j}}target_{i}^{2}]\times log(N_{j}+1) $$

Где M — количество листьев, Nj — количество реальных меток в листе j, bj — количество случайных значений в листе j. Эта формула используется для оценки качества дерева на зашумленных данных.

Выводы

1. Инфраструктурный патент о надежности ML: Это изобретение относится к фундаментальным аспектам машинного обучения в Яндексе (вероятно, CatBoost). Оно не описывает факторы ранжирования, а математический аппарат для тренировки моделей.
2. Борьба с переобучением (Overfitting) — ключевая цель: Основная задача механизма — предотвратить запоминание моделью обучающей выборки и улучшить ее способность к обобщению на новых данных. Это делает ранжирование более стабильным и надежным.
3. Регуляризация через рандомизацию: Яндекс использует технику введения случайного шума непосредственно в процесс расчета точности во время построения деревьев. Это заставляет алгоритм выбирать более устойчивые разбиения и факторы.
4. Отсутствие прямых SEO-выводов: Патент не содержит информации, которую можно использовать для тактической оптимизации сайтов. SEO-специалисты не могут влиять на процесс рандомизации при обучении моделей Яндекса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и не дает прямых тактических выводов для SEO. Однако можно сделать стратегические выводы о приоритетах Яндекса:

• Фокус на стабильных и фундаментальных сигналах качества: Поскольку Яндекс активно борется с переобучением, его модели стремятся выявлять общие и устойчивые закономерности, игнорируя шум. Это подтверждает критическую важность долгосрочной стратегии, направленной на формирование сильных, консистентных сигналов качества (E-E-A-T, стабильные поведенческие факторы, удовлетворение интента).
• Комплексное развитие ресурса: Работайте над улучшением сайта всесторонне. Модели, устойчивые к переобучению, лучше оценивают общее качество ресурса, а не реагируют на изолированные изменения.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипуляций и эксплуатация аномалий: Использование тактик, основанных на эксплуатации предполагаемых ошибок или случайных корреляций в ранжировании. Модели, обученные с защитой от переобучения, менее подвержены влиянию статистически незначимых паттернов.
• Накрутки и создание искусственных сигналов: Создание шумных, искусственных сигналов (например, некачественные накрутки ПФ). Робастные модели с большей вероятностью отфильтруют такие сигналы как шум, не увидев в них обобщающей закономерности.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень сложности и зрелости инфраструктуры машинного обучения Яндекса (CatBoost). Он демонстрирует, что приоритет отдается надежности и обобщающей способности алгоритмов ранжирования. Для SEO это означает, что система становится все менее чувствительной к манипуляциям и все более ориентированной на фундаментальные показатели качества и полезности ресурсов. Долгосрочная стратегия должна строиться на реальном развитии проекта.

Практические примеры

Патент описывает внутренние математические процессы обучения моделей Яндекса. Практических примеров применения этих знаний в повседневной работе SEO-специалиста нет.

Вопросы и ответы