Публикации по теме 'boosting'
СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС/Машинное обучение/СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС
В основе случайного леса лежит оценка прогнозов, сгенерированных несколькими деревьями решений.
· Результатом является сочетание подходов Бэгинга (Брейман, 1996) и Случайного подпространства (Хо, 1998).
· Метод начальной случайной выборки используется для выбора наблюдений для деревьев, а метод случайного подпространства используется для выбора переменных.
· Лучшая переменная ветвления (прироста информации) выбирается из меньшего числа переменных, случайно выбранных из всех..
Три способа, с помощью которых машинное обучение может повысить эффективность вашего цифрового маркетинга
Цифровой маркетинг позволяет вам привлекать ценных клиентов и максимизировать продажи. Если вы все сделаете правильно, ваш бизнес может процветать раньше, чем ожидалось. Одним из видов оружия, которое вы можете использовать для улучшения своего цифрового маркетинга, является машинное обучение (ML). Это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет системам автоматически идентифицировать информацию и шаблоны и принимать более разумные решения.
Как..
Давайте узнаем: методы Bagging и Boosting Ensemble
Это мой шанс простыми словами изложить мое понимание тем машинного обучения. Я надеюсь создать серию блогов, которые подробно расскажут о методах ансамбля. Этот пост будет вводным в серию.
В этом посте мы рассмотрим:
1. основы ансамблевого метода
2. виды ансамблевых методов
3. введение в упаковку и бустинг
4. предвзятость и дисперсия
Я заметил несколько сообщений о методах ансамбля для методов классификации. Итак, давайте посмотрим на ансамблевые методы для регрессионных моделей..
XGBoost: руководство для начинающих
Алгоритм повышения
Boosting — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, который объединяет ряд слабых учеников для создания сильного ученика. Слабые ученики — это модели, которые сами по себе не очень точны, но в сочетании друг с другом они могут создать гораздо более точную модель.
Алгоритмы повышения работают путем итеративного добавления новых учеников в ансамбль. Каждый новый учащийся обучается на данных, которые предыдущие учащиеся не смогли правильно предсказать. Этот процесс..
Повышение
Эта статья дает представление и высокоуровневую реализацию бустинга с точки зрения непрофессионала, что даст толчок к чтению/просмотру более сформулированной теории о бустинге и градиентном бустинге.
Что такое бустинг
Повышение можно рассматривать как методологию или структуру, в которой мы можем использовать «n» нет моделей, которые не имеют такой ожидаемой производительности (называемые слабыми учениками. Например, дерево решений 1 глубины) и объединять их для создания первоклассной..
Кстати, пожалуйста, поправьте меня, если я ошибаюсь, но обратите внимание, что оценка не была установлена на «roc_auc» для XGB…
Кстати, поправьте меня, если я ошибаюсь, но обратите внимание, что в отличие от LGBM и CATBoost для подсчета очков не было установлено значение «roc_auc» для XGB, что означает, что для XGB могла использоваться «точность» по умолчанию. Это может привести к различиям в выборе модели и, следовательно, к окончательному сравнению производительности.
Повышение I : Адаптивное повышение
Повышение — это тип метода ансамбля, который использует подход, отличный от метода упаковки, для создания модели, которая хорошо работает с различными наборами данных. В этом посте я расскажу об одном из самых простых методов повышения.
Что такое бустинг?
Проще говоря, Повышение — это метод, при котором модель начинает обучение со слабой модели и последовательно улучшает свою производительность, изучая слабую часть предыдущей модели. В конце все выходные данные каждой модели модели..
