Публикации по теме 'ensemble-learning'
Ансамблевые модели в машинном обучении
Введение в деревья решений
Дерево решений было одной из наиболее известных моделей, когда дело доходит до машинного обучения или науки о данных. В этом сообщении блога мы узнаем, что такое ансамблевые методы и как они работают, используя дерево решений в качестве нашей базовой модели.
Примечание. В этой статье предполагается, что вы знакомы с алгоритмом дерева решений и принципами его работы. Вы можете обратиться по этой ссылке, чтобы освежить свои представления о том же:..
Ансамблевое обучение
Верно ли, что в машинном обучении группы работают лучше, чем отдельные лица?
В этой статье мы собираемся немного обсудить ансамблевое обучение. Этот метод может быть очень хорош при построении моделей для задач классификации или регрессии. В общем, методы ансамблевого обучения основаны на гипотезе о том, что объединение некоторых плохих алгоритмов машинного обучения для выполнения одной задачи может быть лучше, чем использование одного алгоритма.
Например, один из самых мощных..
Продвинутые методы ансамблевого обучения
Ансамбль - это искусство и наука
В моем предыдущем посте об ансамблевом обучении я объяснил, что такое ансамблевое обучение, как оно связано со смещением и дисперсией в машинном обучении и каковы простые методы ансамблевого обучения. Если вы не читали пост, обратитесь сюда .
В этом посте я расскажу о типах ансамблевого обучения, продвинутых методах ансамблевого обучения - Bagging, Boosting, Stacking и Blending с примерами кода. В конце я объясню некоторые плюсы и минусы..
Методы ансамблевого обучения в машинном обучении:
Ансамблевое обучение - это эффективный метод, который помогает системам машинного обучения повышать свою производительность. Этот метод получил большую популярность на платформе онлайн-соревнований по науке о данных Kaggle с большим количеством выигрышных решений с использованием методов ансамбля. Он использует группу моделей для прогнозирования, а не только одну модель. Это похоже на то, как вы смотрите отзывы перед тем, как что-то купить. Вы читаете обзоры, взвешиваете, скольким людям..
Введение в ансамблевое обучение
Обзор методов упаковки и повышения
«Даже слабые становятся сильными, когда объединяются». - Фридрих фон Шиллер
Это основная идея методов ансамбля. Слабые ученики, также известные как базовые модели, стратегически объединены, что дает сильного ученика, называемого ансамблевой моделью. Модель ансамбля использует несколько алгоритмов обучения для решения конкретной задачи классификации / регрессии, которую не может изучить с такой же эффективностью ни один из составляющих ее..
Прогнозирование коэффициента использования больничных коек во время пандемии
Тематическое исследование ситуации с COVID-19 в Соединенных Штатах Америки
Введение
Прежде чем мы начнем, пожалуйста, не ожидайте от нас многого, потому что мы не одни из лучших ученых мира. Скорее, мы были привилегированной командой, которая получила пользу от инициативы Кеша Уильямс , организованной женщинами, которые кодируют ( WWCode ) и ACloudGuru .
Больницы - одно из важнейших заведений в обществе, а койко-место - неотъемлемая часть больницы. После пандемии (Covid-19)..
Классификатор суперучеников
Классификатор Super Learner — это ансамблевая модель, используемая в контролируемом обучении машинного обучения. Я разработал эту модель, используя существующий классификатор, присутствующий в библиотеке обучения scikit. Я вертикально сложил 5 классификаторов контролируемого обучения и создал ансамблевую модель. Этот ансамбль я обучал на наборе данных о моде MNSIT и тестировал на других наборах данных. Точность впечатляет, и с помощью поиска по сетке я нашел лучшие параметры для этого..
