Публикации по теме 'ensemble-learning'
Введение в ансамблевые методы
Представьте, что в приведенном выше классе есть один ученик. Предположим, что этому учащемуся трудно понять изучаемую концепцию. Учитель может решить изменить методологию представления той же концепции, но если учащийся не понимает концепцию, обучение не будет происходить или обучение будет незначительным. Как это исправить? Увеличьте количество студентов.
Рассмотрим класс выше. Предположим, что в этом классе полно учащихся, испытывающих трудности. Возьмем пример, когда от..
Случайный лес: метод ансамбля в Scikit-Learn
Доказано, что командная работа позволяет принимать лучшие решения, чем отдельные люди.
Прежде чем вы прочитаете этот пост, необходимо иметь более глубокое понимание того, как работают деревья решений и деревья регрессии .
В этом посте я буду делать следующее:
Что такое ансамбль? Виды техники сборки. Обзор случайного леса (модель, в которой используется метод мешков). Параметры, которые важны для случайного леса.
Модели ансамбля для лучших результатов
Теперь, что в..
Создание современных моделей машинного обучения с помощью AutoGluon
Создание современных моделей машинного обучения с помощью AutoGluon
AutoGluon и AutoML
AutoGluon - это платформа AutoML с открытым исходным кодом, созданная AWS, которая позволяет легко использовать и легко расширять AutoML. Это позволяет вам достичь высочайшей точности прогнозов, используя современные методы глубокого обучения без специальных знаний. Это также быстрый способ создать прототип того, чего вы можете достичь с помощью набора данных, а также получить начальную основу для..
Ансамбли дерева решений - упаковка и усиление
Случайный лес и усиление градиента
Все мы ежедневно используем технику дерева решений, чтобы планировать свою жизнь, мы просто не даем замысловатых названий процессу принятия решений.
Компании используют эти контролируемые методы машинного обучения, такие как деревья решений, чтобы принимать более обоснованные решения и получать больше прибыли. Деревья решений существуют уже давно и, как известно, страдают от предвзятости и дисперсии. У вас будет большой уклон с простыми деревьями и..
понять классификатор повышения градиента с помощью исходного кода и визуализации
Повышение градиента — это метод ансамбля, состоящий из начальной оценки, за которой следует последовательность деревьев решений регрессии. Эта последовательность деревьев решений регрессии называется этапами в процессе обучения классификатора Gradient Boosting. На каждом этапе один единственный регрессор дерева решений обучается на остатке оценок предсказания предыдущего шага до истинности. Окончательная оценка прогноза представляет собой взвешенную сумму начальной оценки и прогнозируемых..
Ансамбли
Ансамбли — это методы, с помощью которых мы можем комбинировать несколько слабых моделей для повышения производительности при выполнении поставленной задачи за счет уменьшения дисперсии (бэггинга), смещения ( повышение) или улучшение прогнозов (суммирование). Random Forests, Adaboost — примеры ансамблей.
Слабые модели называются базовыми обучаемыми и могут генерироваться последовательно или параллельно в зависимости от используемых методов. Методы бустинга генерируют базовых..
Простой и интуитивно понятный пакет Python для графического построения общих показателей оценки для моделей регрессии
Я всегда верю в демократизацию ИИ и машинного обучения, а также в распространение знаний таким образом, чтобы обслуживать более широкую аудиторию в целом и использовать возможности ИИ. Попыткой этого является разработка пакета python « regressormetricgraphplot », который призван помочь пользователям построить график показателей оценки с помощью однострочного кода для различных широко используемых показателей модели регрессии, сравнивая их с первого взгляда. С помощью этого служебного пакета..
