Публикации по теме 'ensemble-learning'
Классификатор голосования в машинном обучении
Предположим, вы являетесь частью комиссии по принятию решений, и каждый член комиссии принимает решение по какому-то поводу. Группа проводит голосование среди них и принимает окончательное решение. Как они к этому приходят? Просто они используют режим голосования всех участников.
То же самое вы можете сделать с проблемами классификации машинного обучения. Предположим, вы обучили несколько классификаторов, таких как классификатор логистической регрессии, классификатор SVC,..
Раскрытие загадки ансамбля: путь к сверхмощным предсказаниям
Введение в ансамбль упаковки
В динамичной среде машинного обучения стремление к точным прогнозам стимулирует постоянную эволюцию методологий и подходов. Одной из стратегий, получившей известность в последние годы, является ансамблевое обучение — искусство объединения мудрости нескольких моделей для создания более сильной и надежной прогнозирующей модели. Среди ансамблевых методов выделяется пакетирование (Bootstrap Aggregating), предлагающее уникальный подход к повышению..
Простое введение в ансамблевое обучение
В одной из наших последних статей мы обсуждали, что случайный лес — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, который делает прогнозы на основе комбинированных прогнозов нескольких моделей деревьев решений. Поскольку мы обнаружили, что объединение нескольких моделей или использование модели обучения ансамбля является основной причиной успеха любой модели случайного леса, это вызывает любопытство, чтобы узнать больше о теме обучения ансамбля. Итак, в этой статье мы обсудим..
Представляем Ensemble: больше лучше, чем один!
Эта статья познакомит вас с основами ансамблевых методов машинного обучения.
Вместе мы стоим, раздельно - падаем
Я уверен, что вы выучили эту цитату в школе из известной басни о старом фермере и этих пятерых сыновьях. Я знаю, что, должно быть, прошло довольно много времени, когда вы об этом прочитали. Не волнуйтесь, мы вернемся к короткой версии этой басни.
Жил-был старый фермер. У него было пятеро сыновей. Они были очень эгоистичны. Они всегда ссорились друг с другом. Он..
Использование силы толпы: преимущества и проблемы ансамблевого обучения в машинном…
Концепция «мудрости толпы» хорошо известна в мире принятия решений. Идея состоит в том, что группа людей, каждый из которых обладает своими уникальными знаниями и опытом, может коллективно принимать лучшие решения, чем любой человек в одиночку. Тот же принцип можно применить к машинному обучению, известному как обучение ансамблем .
Ансамблевое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет несколько моделей для повышения общей производительности и точности системы. Он..
Поиск оптимальных весов для получения средневзвешенных значений для ансамблевых моделей с использованием Optuna
Объединение путем взятия средневзвешенного значения прогнозов различных моделей машинного обучения может привести к улучшению оценки по сравнению с простым средним значением. Но проблема возникает при принятии решения о том, какие веса использовать для той или иной модели. Даже если нам каким-то образом удастся придумать какие-то веса, которые улучшат нашу оценку по сравнению с простым средним, как мы узнаем, что это оптимальные веса? Именно здесь вступает в действие эта статья, в..
Де (кодирование) случайных лесов
Создание своего случайного леса с нуля на Python и интерпретация математики, лежащей в основе «черного ящика»
Мотивация : ансамбли случайных лесов широко используются для решения реальных задач машинного обучения, классификации и регрессии. Их популярность можно объяснить тем фактом, что специалисты-практики часто получают оптимальные результаты, используя алгоритм случайного леса с минимальной очисткой данных и без масштабирования функций. Чтобы лучше понять лежащие в основе..
