Публикации по теме 'decision-tree'
Дерево модели: обработка сдвигов данных, смешивание линейной модели и дерева решений
Все обученные модели могут устареть и стать бесполезными. Это общеизвестная правда, что через некоторое время все модели не могут быть точными. Это нормально и связано с временным сдвигом, который может произойти в потоке данных. В частности, необходимо отслеживать и постоянно обновлять большую часть приложений, которые включают моделирование человеческой деятельности. Например, изменение некоторых потребностей или рыночных тенденций может повлиять на покупательную способность..
Регрессия дерева решений и ее математическая реализация
Здравствуйте, читатели! Здесь мы должны понять, как алгоритм дерева решений работает в задачах, основанных на регрессии, и какая математическая реализация используется для прогнозирования непрерывных значений. Но прежде чем читать этот блог, ознакомьтесь с приведенной ниже ссылкой, чтобы понять, что такое дерево решений и как оно работает.
Дерево решений и его математическая концепция Здравствуйте, читатели, вот следующий очень интересный тип концепции и..
ДРЕВО РЕШЕНИЙ
Кто-то правильно сказал, что лучший способ предсказать будущее - это создать его. В этом блоге мы создаем дерево решений, чтобы предсказывать будущее. Ура !!! Итак, приступим к изучению этого замечательного алгоритма.
Что такое дерево решений?
Дерево решений - это дерево, в котором каждый узел представляет функцию (атрибут), каждая ссылка (ветвь) представляет решение (правило), а каждый лист представляет собой результат (категориальное или непрерывное значение).
Если вы..
Обзор алгоритмов деревьев решений (CART, C4.5, ID3)
Деревья решений - один из любимых методов специалистов по данным; Деревья решений любят игру с 20 вопросами; не зная, попробуйте задать вопросы с ограничением 20, чтобы угадать ответ.
В деревьях решений есть много техник, таких как ID3, C4.5, CART. Каждый из методов пытается разделить данные с получением большего количества информации. В чем выгода информации?
«В методе дерева решений метод получения информации обычно используется для определения подходящего свойства для каждого..
Поговорим о случайных лесах!
В моей предыдущей статье мы обсуждали алгоритм дерево решений . Хотя дерево решений - очень крутой интуитивно понятный алгоритм, оно несет в себе проклятие переобучения. В этой статье мы опираемся на идею дерева решений и узнаем об алгоритме случайного леса, который широко используется в мире машинного обучения.
Алгоритм случайного леса
Согласно Википедии
Случайные леса или случайные леса решений - это метод ансамблевого обучения для классификации, регрессии и других..
Рассказчик о слое ансамбля деревьев
Новый тип слоя нейронной сети с преимуществами деревьев решений.
И нейронные сети, и деревья решений отлично справились с множеством задач машинного обучения. Что, если бы мы могли получить лучшее из обоих в одной модели? Это то, что команда Google Research пыталась найти в своей статье под названием Слой ансамбля деревьев: дифференцируемость и условные вычисления .
Деревья поддерживают условное вычисление , т.е. они могут направлять каждую выборку через небольшое количество..
Деревья повышения градиента для классификации: руководство для начинающих
Введение
Алгоритмы машинного обучения требуют большего, чем просто подгонка моделей и прогнозирование для повышения точности. В настоящее время большинство моделей-победителей в отрасли или на соревнованиях используют ансамблевую технику, чтобы работать лучше. Один из таких методов - Повышение градиента .
В этой статье основное внимание будет уделено пониманию того, как деревья повышения градиента работают для задач классификации. Мы также обсудим некоторые важные параметры,..
