Публикации по теме 'ensemble-learning'


Обучение ансамблю — часть II
Как это работает? В предыдущей статье мы обсудили общее определение ансамблевого обучения и трех его методов. В этой статье мы отвечаем на вопрос о том, как обучение ансамблю работает независимо от его типа, рассматривая диаграмму очень высокого уровня. Теперь помните, мы не будем углубляться в детали того, как работает каждый тип ансамблевого обучения, мы просто пройдемся по поверхности, чтобы попытаться понять общую идею. Если вы хотите узнать больше об этих темах, ознакомьтесь со..
Алгоритмы машинного обучения: ансамблевые модели
В вашем проекте машинного обучения, чтобы повысить производительность/надежность одной модели, вы можете использовать ансамблевые модели, в которых мы объединяем несколько методов машинного обучения в одну прогностическую модель. Так что это похоже на мудрость толпы , которая представляет собой коллективное мнение разнообразной независимой группы людей, а не одного эксперта. Существует четыре основных типа ансамбля: бэгинг, бустинг, стек и голосование. Давайте подробно обсудим каждый..
Создание модели машинного обучения со случайным лесом
Случайный лес — это метод ансамблевого обучения, используемый в алгоритме контролируемого машинного обучения. Мы продолжаем изучать более продвинутые методы построения модели машинного обучения. В этой статье я объясню основы алгоритма Random Forest и модели машинного обучения, созданной с помощью этого алгоритма в Python. Почему мы говорим "случайно"? Случайный лес, основанный на оценке прогнозов, полученных более чем одним деревом решений. Предположим, что есть много..
Классификаторы стекирования для повышения эффективности прогнозирования
Использование мудрости нескольких классификаторов для повышения производительности Цель: Цель этой статьи - предоставить читателю необходимые инструменты для реализации метода ансамблевого обучения, известного как наложение. Материалы и методы: Используя Scikit-learn , мы генерируем набор данных типа Мадлон для задачи классификации. Затем будут индивидуально обучены классификатор опорных векторов (SVC), Nu-Support Vector classifier (NuSVC), многослойный перцептрон (MLP) и..
Всегда ли ансамблевые модели повышают точность?
Введение Модели машинного обучения: Как правило, модели машинного обучения работают в последовательности, в которой мы предоставляем входные данные, классификатор модели соответствует данным и выдает результат. Входные данные взяты из единственной выборки. Данные обычно состоят из независимых переменных (X) и зависимой переменной (Y). Прогнозы модели представлены как (ŷ). В ансамблевых моделях машинного обучения несколько выборок берутся из одной совокупности, и в эти..
Методы ансамбля
Ансамблевые подходы — это своего рода метод машинного обучения, который объединяет несколько базовых моделей в единую наиболее подходящую прогностическую модель. Методы ансамбля — это мультимодельные подходы, которые используются для получения превосходных результатов. Методы ансамбля в большинстве ситуаций дают более точные результаты, чем одна модель. В ряде соревнований по машинному обучению в решениях-победителях использовались ансамблевые подходы. Победитель популярного конкурса..
Исследование возможностей случайного леса: надежный алгоритм ансамблевого обучения
Введение В мире машинного обучения и науки о данных существует множество алгоритмов и методов, предназначенных для понимания сложных данных, классификации закономерностей и прогнозирования. Среди них алгоритм случайного леса выделяется как мощный и универсальный метод ансамблевого обучения, получивший широкую популярность благодаря своей способности предоставлять точные и надежные результаты в широком спектре приложений. В этом эссе мы углубимся в тонкости случайного леса, изучая его..