Повышение — это метод машинного обучения, который повышает точность слабых моделей, объединяя их в сильные. Это ансамблевый метод, который работает путем обучения ряда моделей, каждая из которых фокусируется на исправлении ошибок, допущенных предыдущей.

Одним из основных преимуществ бустинга является то, что он может улучшить производительность модели без необходимости обширной разработки функций или настройки параметров. Это делает его привлекательным вариантом для практиков, которые хотят повысить точность своих моделей, не тратя много времени на разработку функций или настройку параметров.

Существует несколько различных алгоритмов повышения, но наиболее популярными из них являются AdaBoost и Gradient Boosting.

AdaBoost, сокращение от Adaptive Boosting, представляет собой простой и удобный в реализации алгоритм, который работает путем многократного обучения слабой модели и корректировки весов обучающих данных, чтобы ошибки, сделанные предыдущей моделью, имели больший вес. Это продолжается до тех пор, пока не будет достигнут удовлетворительный уровень точности. Алгоритм начинается с присвоения равных весов всем обучающим примерам. После каждой итерации веса ошибочно классифицированных примеров увеличиваются, и на этом измененном наборе данных обучается новая слабая модель.

Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут удовлетворительный уровень точности или не будет достигнуто максимальное количество итераций.

Одной из ключевых особенностей AdaBoost является то, что это линейная комбинация слабых учеников. Слабый студент — это модель, которая служит немногим лучше, чем удачная догадка. В случае с AdaBoost слабые ученики — это пни решений, то есть деревья решений с максимальной глубиной, равной единице. Окончательная модель представляет собой взвешенную сумму слабых учеников, где ошибки каждого слабого ученика определяют веса.

Повышение градиента, с другой стороны, работает путем обучения серии деревьев решений, где каждое дерево обучается исправлять ошибки, допущенные предыдущим. Это делается путем подгонки остатков (разницы между прогнозируемыми и фактическими значениями) предыдущего дерева и использования их в качестве целевой переменной для следующего дерева. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут удовлетворительный уровень точности. Повышение градиента можно использовать с различными типами слабых учащихся, включая деревья решений, модели линейной регрессии и нейронные сети.

Одним из основных преимуществ Gradient Boosting является то, что он может обрабатывать нелинейные отношения между функциями и целевой переменной. Это связано с тем, что он использует деревья решений, которые могут моделировать нелинейные отношения, разделяя пространство признаков на несколько областей. Gradient Boosting также может обрабатывать отсутствующие данные, поскольку он может использовать остатки предыдущего дерева для прогнозирования отсутствующих значений данных.

AdaBoost и Gradient Boosting — это мощные методы, которые использовались во многих приложениях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и даже компьютерное зрение. Они также использовались для повышения производительности других алгоритмов машинного обучения, таких как нейронные сети и машины опорных векторов.

В заключение, Метод ускорения в машинном обучении — это мощный ансамблевый метод, который объединяет несколько слабых моделей для создания сильной. AdaBoost и Gradient Boosting — наиболее широко используемые алгоритмы повышения, которые с большим успехом применяются в различных областях.

Одним из основных преимуществ бустинга является то, что он может улучшить производительность модели без необходимости обширной разработки функций или настройки параметров. AdaBoost представляет собой линейную комбинацию слабых учеников и использует пни решений, в то время как Gradient Boosting использует деревья решений и может обрабатывать нелинейные отношения между функциями и целевыми переменными.

Метод повышения может применяться к широкому кругу приложений, а также может использоваться для повышения производительности других алгоритмов машинного обучения.

Поскольку программы на получение степени в области науки о данных довольно дороги, и лишь немногие работодатели требуют их, я советую вам вместо этого пройти курсы, ориентированные на карьеру. Прежде чем принять кандидата на работу, работодатели оценят его практический опыт в данной области.

Я рекомендую записаться на Курс по науке о данных с гарантией трудоустройства от Brainalyst, если вы хотите продвинуться по карьерной лестнице в области науки о данных и быстро получить работу. В области науки о данных они предлагают 7 курсов.

Посетите раздел самообучения Brainalyst под названием Академия Brainalyst, в котором есть новые свежие блоги:

Заключение

Я рекомендую Brainalyst, потому что это лучшая платформа для обучения. Brainalyst предлагает множество практических занятий, проектов и тематических исследований, которые отлично подходят для изучения базового курса визуализации данных. Brainalyst — отличное учреждение, которое поможет вам понять основы науки о данных.