Публикации по теме 'ensemble-learning'
Случайный лес — Настройка гиперпараметров с использованием H2O в R
Решение головоломки — это умственный процесс, он включает в себя получение и понимание фактов через наши мысли и опыт, а также использование этого обучения, чтобы вернуть кусочки на свои места для достижения цели.
Обучение модели работает на тех же принципах, где кусочки головоломки — это параметры модели, с которыми мы должны поиграть, чтобы найти баланс между выявлением основных тенденций и сбрасыванием со счетов незначительных вариаций. Эта задача по поиску правильной части..
Запуск контролируемого обучения линейного алгоритма, случайного леса и алгоритмов Boost с использованием Python, scikit-learn…
Мы будем изучать данные об эффективности автомобилей по экономии топлива и различные параметры, которые есть для данных. В этом отношении сначала мы загрузим все библиотеки и прочитаем данные. Наша зависимая переменная будет «MPG», а остальные все переменные будут независимыми переменными.
Как мы видим, некоторые данные носят числовой характер, а некоторые носят категориальный характер, что означает «объект» рядом с именами переменных, такими как «Модель», «Передача» и т. д...
07 — Hands On ML — Ансамбль
Ensemble Learning принимает прогнозы нескольких моделей и предполагает, что результат будет иметь наибольшее количество голосов. Когда вы обучаете несколько деревьев решений, каждое из которых основано на некоторой случайной выборке набора данных, и для прогнозов вы берете прогнозы всех деревьев, выходным классом будет класс, получивший наибольшее количество голосов. Этот подход называется случайным лесом. Классификатор голосования - это когда вы обучаете данные на нескольких..
Ансамбль нейронных сетей
Различные способы комбинирования ваших моделей глубокого обучения
Концепция « ансамбля » распространена в машинном обучении. На этом механизме построены разные алгоритмы. Процитируем только самые известные случайные леса, используемые для комбинирования переменного числа деревьев решений. В общих чертах, ансамбль можно рассматривать как метод обучения, при котором многие модели объединяются для решения проблемы. Это сделано потому, что ансамбль имеет тенденцию работать лучше, чем..
Краткое руководство по библиотеке LightGBM
LightGBM (LGBM) - это библиотека для повышения градиента с открытым исходным кодом, которая приобрела огромную популярность и любовь среди практиков машинного обучения. Он также стал одной из популярных библиотек в соревнованиях Kaggle. Его можно использовать для обучения моделей на табличных данных с невероятной скоростью и точностью. Такая производительность является результатом того, как LightGBM выполняет выборку данных ( GOSS - односторонняя выборка на основе градиента) и..
Методы ансамблевого обучения
Ансамбль может упростить
Когда вы читаете этот пост об ансамблевом обучении, я надеюсь, что вы знакомы по крайней мере с несколькими моделями машинного обучения и их реализацией. Когда мы обучаем модель машинного обучения на любом наборе данных, мы все сталкиваемся с нашими ошибочными компаньонами, называемыми смещением и дисперсией. В большинстве случаев мы либо не получаем удовлетворительных результатов по точности, либо данные не соответствуют модели. А затем мы снова корректируем..
Прогнозирование цен на жилье с помощью предварительной регрессии
Прогнозирование цен на жилье с помощью предварительной регрессии
Каждый день мы слышим о том, как машинное обучение (МО) меняет нашу повседневную жизнь в социальных сетях, финансах, здравоохранении, а теперь и в сфере недвижимости. Технологии в сфере недвижимости RealTech всегда отставала во многих отношениях во всем мире, но такие компании, как Zillow и CADRE , лидируют в области аналитики недвижимости.
«Угадай», что говорит рынок
Kaggle всегда был местом, где специалисты по..
