Стекирование и каскадирование ансамблевых моделей.
Стекирование и каскадирование — это два метода объединения нескольких моделей машинного обучения для повышения эффективности прогнозирования.
Укладка:
Стекирование — это метод, при котором несколько базовых моделей обучаются на тренировочном наборе, а затем их прогнозы объединяются для получения окончательного прогноза. Прогнозы базовых моделей используются в качестве входных данных для метамодели, которая обучается делать окончательный прогноз.
Метамодель обычно обучается на проверочном наборе, который представляет собой подмножество обучающих данных, отличное от того, который используется для обучения базовых моделей. Это помогает уменьшить переоснащение и улучшить производительность обобщения модели с накоплением.
Математически модель с накоплением можно записать следующим образом:
y_final = f_meta(y_1, y_2, …, y_n)
=› где y_final — окончательный прогноз, y_1, y_2, …, y_n — прогнозы базовых моделей, а f_meta — метамодель, объединяющая прогнозы базовой модели.
Пример:
Примером наложения может быть обучение нескольких моделей дерева решений на наборе данных, а затем использование прогнозов этих моделей в качестве входных данных для модели логистической регрессии. Затем модель логистической регрессии сделает окончательный прогноз.
Каскад:
Каскадирование — это метод, при котором несколько моделей обучаются в последовательности, когда выходные данные одной модели используются в качестве входных данных для следующей модели. Идея каскадирования состоит в том, чтобы использовать сильные стороны каждой модели для дополнения слабых сторон предыдущей модели.
Математически каскадирование можно записать следующим образом:
y_final = f_2(f_1(X))
=› где y_final — окончательный прогноз, X — входные данные, f_1 — первая модель в последовательности, а f_2 — вторая модель в последовательности.
Пример:
Примером каскадирования может быть обучение модели дерева решений для прогнозирования вероятности того, что пользователь нажмет на рекламу, а затем использование выходных данных этой модели в качестве входных данных для модели логистической регрессии, которая предсказывает, совершит ли пользователь покупку после нажатия. на рекламе.
Таким образом, наложение и каскадирование — это методы объединения нескольких моделей машинного обучения для повышения эффективности прогнозирования. Стекирование включает в себя обучение базовых моделей и использование их прогнозов в качестве входных данных для метамодели, в то время как каскадирование включает обучение моделей в последовательности, где выходные данные одной модели используются в качестве входных данных для следующей модели.
