Случайный лес — это мощный алгоритм ансамблевого обучения, который использует силу нескольких деревьев решений для повышения точности прогнозирования и обобщения. В этом алгоритме на этапе обучения создается набор деревьев решений, а окончательный прогноз делается путем агрегирования отдельных прогнозов этих деревьев. Этот подход часто приводит к повышению производительности по сравнению с использованием одного дерева решений. Ансамблевое обучение: объединение мудрости многих..

LightGBM — это фреймворк для повышения градиента, в котором используются алгоритмы обучения на основе дерева. Он разработан, чтобы быть эффективным и масштабируемым, и особенно хорошо подходит для больших наборов данных или наборов данных с большим количеством функций. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая широко используется в соревнованиях Kaggle и отраслевых приложениях. Некоторые из ключевых особенностей LightGBM включают в себя: Высокая скорость обучения: LightGBM..

Машины повышения градиента (GBM) — это тип алгоритма машинного обучения, используемый как для задач регрессии, так и для задач классификации. Они представляют собой форму ансамблевого обучения, что означает, что они объединяют прогнозы нескольких отдельных моделей для получения окончательного прогноза. GBM может обрабатывать отсутствующие данные и выбросы. Вот как работает GBM в деталях: Дерево решений : GBM основаны на решениях…

Алгоритм Adaboost в машинном обучении — методы ансамбля В этой статье мы увидим, что такое алгоритм AdaBoost, как работают алгоритмы AdaBoost с помощью примера и реализации алгоритма AdaBoost на python. В прошлом году алгоритмы бустинга приобрели огромную популярность в конкурсе Kaggle. Многие Kaggler выиграли соревнование, используя эти алгоритмы повышения для достижения более высокой производительности. Алгоритм Adaboost является примером алгоритма повышения. Мы подробно обсудим..

Как наставник по науке о данных, я рад углубиться в другую важную тему обучения ансамблю — стекирование. Стекирование, также известное как обобщение с накоплением, представляет собой мощный метод, который объединяет прогнозы нескольких моделей путем обучения метамодели на их прогнозах. Стекирование использует сильные стороны различных базовых моделей для повышения точности прогнозов и стало популярным методом в соревнованиях по машинному обучению и в реальных приложениях. В этом блоге мы..

Что такое жесткое и мягкое голосование в машинном обучении? Введение Жесткое голосование и мягкое голосование — это два разных способа объединения прогнозов нескольких классификаторов в ансамблевых алгоритмах машинного обучения. Жесткое голосование — самый простой способ. Каждый классификатор делает прогноз, а прогноз ансамбля — это просто большинство голосов. Например, если три классификатора предсказывают, что на изображении изображена кошка, а один классификатор..