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..

Методы ансамбля — это методы машинного обучения, которые объединяют несколько моделей для повышения производительности всей системы. Методы ансамбля полезны, когда одна модель может не работать со всеми частями данных, и могут помочь снизить риск переобучения. Методы ансамбля могут применяться ко многим алгоритмам машинного обучения, включая деревья решений, нейронные сети и машины опорных векторов. Объединение моделей для повышения производительности в Python Python — популярный..