Публикации по теме 'ensemble-learning'
Изучение возможностей ансамблевого обучения в повышении точности прогнозирования в машинном обучении…
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы обрабатываем и анализируем данные, что позволяет нам делать более точные прогнозы и делать выводы. Однако с ростом сложности данных становится все труднее построить единую модель, которая может точно предсказать результат. К счастью, именно здесь в игру вступает ансамблевое обучение.
Ансамблевое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет прогнозы нескольких моделей для получения более надежного и точного прогноза. Идея..
Сборка в машинном обучении.
Сборка в машинном обучении.
Получите свою золотую медаль, изучив технику, которую гроссмейстеры Kaggle используют для победы в соревнованиях.
Итак, если вы когда-либо были частью серии Tabular Playground на kaggle, вы заметите, что блокноты, которые обычно находятся наверху, имеют одну общую черту. Они используют множество моделей и тем или иным образом агрегируют свои результаты, чтобы получить более точную оценку. Однажды я получил 8-й ранг.
Это не что иное, как ансамблевое..
Укладка 101. Все, что вам нужно знать
Эта серия состоит из 2 статей, в которых объясняется полностью ручной подход и автоматизированный инструмент стекирования с открытым исходным кодом, который сделает все за вас.
Часть I. Советы и рекомендации по стекированию + код с нуля
В Части II я представляю полностью автоматизированную структуру стекирования, которая инкапсулирует все необходимое для создания окончательного многоуровневого ансамбля стекирования с помощью нескольких однострочников
Где именно можно..
Методы ансамблевого обучения
Ансамбльное обучение — это мощный метод, который объединяет несколько моделей для повышения общей производительности и точности прогнозов. Используя мудрость толпы, ансамблевое обучение может преодолеть ограничения отдельных моделей и обеспечить более надежные и надежные результаты.
В этом посте мы рассмотрим некоторые популярные методы ансамблевого обучения и поймем, как они работают.
1. Упаковка в мешки
Бэггинг, сокращение от начальной загрузки, — это метод, который предполагает..
Научитесь использовать бэггинг в своих моделях
В этой статье представлен ансамблевый метод Bagging, а также его реализация в Python для таких моделей, как деревья решений, SVM или нейронные сети.
В машинном обучении компромисс между смещением и дисперсией — это свойство модели, заключающееся в том, что смещение оцениваемых параметров можно уменьшить за счет…
Методы ансамбля в машинном обучении
Введение
Методы ансамбля — это алгоритмы обучения, которые создают набор классификаторов, а затем классифицируют новые точки данных, взвешивая их прогнозы.
Как правило, ансамбль строится в два этапа. Во-первых, создается ряд базовых учеников, которые могут быть созданы параллельным или последовательным образом. Затем базовые учащиеся объединяются для использования, где среди наиболее популярных комбинированных схем — majority vote для классификации и weighted average для..
#2 Ансамблевое обучение: однородные параллельные ансамбли
В недавних публикациях ( Ансамблевое обучение №1: что и почему? ) мы представили концепцию ансамблевого обучения, которая сродни использованию общей мудрости группы: объединению ответов от Несколько моделей часто работают лучше, чем полагаться только на одну. Теперь давайте углубимся в ансамблевое обучение, начав с параллельных ансамблевых методов. Думайте об этих методах как о командах, работающих бок о бок, где каждый участник тренируется независимо. Это ускоряет процесс обучения,..
