Создание нескольких моделей машинного обучения и сравнение их точности может быть утомительным и занимать много времени, если проблема немного сложна. К счастью, у нас есть ансамблевые алгоритмы обучения, которые облегчают эту задачу специалистам по данным. Как следует из названия, алгоритмы ансамблевого обучения обучают группу моделей одному и тому же набору данных и объединяют их прогнозы, чтобы получить более надежный прогноз, менее подверженный ошибкам. Давайте разберемся в..

Методы ансамбля в машинном обучении основаны на очень простой гипотезе о том, что если мы объединим несколько моделей (слабых учеников) вместе, это приведет к мощной модели. В этой статье я снова попытаюсь объяснить основную концепцию ансамблевых методов, не вдаваясь в технические детали, поскольку идея состоит в том, чтобы понять, что такое ансамблевые методы. В машинном обучении доступно так много моделей, что независимо от типа постановки задачи, то есть регрессии или классификации, мы..

СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС Случайный лес - это группа Решений Тресс. Одна из самых популярных техник бэггинга - это случайный лес. В Random Forest Decision деревья рассматриваются как базовые модели и поверх них применяют пакетирование и выборку столбцов. Выборку столбцов мы можем назвать сборкой функций. Случайный лес = деревья решений + выборка строк (выборка начальной загрузки) + выборка столбцов (выборка характеристик) + агрегирование (большинство голосов - классификация, среднее значение..

XGBoost, или Extreme Gradient Boosting, представляет собой алгоритм ансамблевого обучения, в основном основанный на принципах повышения градиента и оптимизации. Он создает сильную прогностическую модель путем объединения прогнозов нескольких слабых учащихся, часто деревьев решений, посредством итеративного процесса. 1. КАК ЭТО РАБОТАЕТ Вот краткое техническое описание того, как работает XGBoost: Повышение градиента: XGBoost следует подходу повышения, при котором каждая новая..

Мощный генетический алгоритм для временных рядов Привет всем, добро пожаловать обратно в другую интересную тему генетического подхода к временным рядам/последовательным данным. Мы уже видели в нашем предыдущем обсуждении, как генетический подход работает для алгоритмов машинного обучения, предназначенных для более высокой точности пропускной способности, Вот ссылка на случай, если вы не сможете понять, о чем я говорю. AutoML с TPOT Подход к..

В машинном обучении ансамблевое обучение использует несколько алгоритмов обучения для получения лучших результатов производительности. В контексте классификации мы используем несколько классификаторов и комбинируем их, что в целом может дать лучшие результаты. Будет легче, если вы будете думать таким образом. Когда вы сталкиваетесь с определенной проблемой, часто бывает лучше, если вы попросите своих друзей помочь вам, чем работать самостоятельно. Коллективный разум часто может привести..