Публикации по теме 'ensemble-method'
Использование ансамблевых методов для прогнозирования цен на жилье и типа здания
Портфолио проекта Lambda School Unit II
Прогнозирование цен на жилье и тип здания
Задумывались ли вы когда-нибудь, если вы получили хорошую сделку на свой дом? Вы когда-нибудь пытались предсказать рынок жилья для текущих или будущих инвестиций? Это то, что многие люди пытаются сделать, но мало кто преуспевает.
Последние четыре недели я изучал машинное обучение. Машинное обучение — это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это направление..
Руководство для начинающих: использование методов ансамбля для решения проблемы распознавания рукописных символов
Технологии развиваются быстро. Тридцать лет назад, когда кто-то хотел написать одну научную работу, он должен был пойти в библиотеку и просмотреть сотни книг для справки. В настоящее время мы можем просто поискать в Интернете, чтобы найти эти документы. Невозможно нанять кого-то, кто будет вручную перепечатывать каждое слово с бумаги на компьютер, поэтому нам нужна технология, которая поможет нам решить проблему. Как новичок в области науки о данных, вы уже должны быть знакомы с SVM,..
XGBoost: руководство для начинающих
Алгоритм повышения
Boosting — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, который объединяет ряд слабых учеников для создания сильного ученика. Слабые ученики — это модели, которые сами по себе не очень точны, но в сочетании друг с другом они могут создать гораздо более точную модель.
Алгоритмы повышения работают путем итеративного добавления новых учеников в ансамбль. Каждый новый учащийся обучается на данных, которые предыдущие учащиеся не смогли правильно предсказать. Этот процесс..
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..
Ансамбльный метод — Бустирование
Повышение (первоначально называвшееся повышением гипотезы) относится к любому ансамблевому методу, который может объединить нескольких слабых учеников и их ошибки в сильного ученика.
Общая идея большинства методов бустинга состоит в последовательном обучении предикторов, каждый из которых пытается исправить своего предшественника. Существует много доступных методов повышения, но, безусловно, самыми популярными из них являются AdaBoost (сокращение от Adaptive Boosting) и Gradient..
Ансамблевое обучение и его методы
Слово «ансамбль» относится к группе объектов и просмотру их как единого целого. То же определение применимо даже к ансамблевому моделированию в машинном обучении, в котором группа моделей рассматривается вместе, чтобы делать прогнозы. Как только мы слышим о моделировании ансамбля, мы вспоминаем одну из популярных моделей ансамбля, называемую случайными лесами, которая основана на методе ансамбля мешков. В этой статье мы не будем подробно обсуждать случайные леса, вместо этого мы..
Интерпретация повышения градиента: оптимизация производительности модели с использованием повышения градиента
Что такое ансамблевые методы?
Методы ансамбля — это методы машинного обучения, в которых используется несколько моделей для повышения точности прогнозов. Эти методы могут быть более эффективными, чем использование одной модели. Существует несколько типов ансамблевых методов, включая суммирование, бэггинг и бустинг. Повышение, которое является одним из типов ансамблевого метода, включает в себя последовательное построение серии моделей для исправления ошибок, допущенных предыдущими..
