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,..

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..