Публикации по теме 'ensemble-method'


Обзор ансамблевого обучения
Обучение ансамблем  – это концепция, согласно которой оптимальное прогнозирование может быть достигнуто за счет использования нескольких моделей, которые сильно диверсифицированы (независимы друг от друга) и объединения их выходных данных. Почему ансамбль? Модели машинного обучения всегда сталкиваются с понятием ошибки смещения и дисперсии, и одной из фундаментальных задач специалистов по данным является выяснить, как уменьшить их для достижения оптимальной производительности. Цель..
Изучите классификатор повышения градиента с помощью классификации клиентов
Классификация клиентов - серьезная проблема в розничной торговле. По различным параметрам клиенты делятся на разные классы или группы. На основе этих групп им предоставляются индивидуальные скидки и предложения. Это повышает удовлетворенность клиентов, а также помогает бизнесу принимать важные решения по улучшению продукта или услуги, которые они предоставляют. Что такое алгоритмы повышения? Алгоритмы повышения - это те, которые используют концепции ансамблевых алгоритмов...
Случайный лес - метод ансамбля
Один из передовых методов, который в основном используется для любых данных (также для нелинейных данных или данных в реальном времени) как регрессионных, так и классификационных задач в алгоритмах контролируемого обучения, - это случайный лес. Как следует из названия, это лес, состоящий из множества деревьев, которые вместе становятся случайным лесом. Хорошо, что такое метод ансамбля? Ансамблевые методы - это метаалгоритмы, которые объединяют несколько методов машинного обучения в одну..
Получение окончательной модели с использованием перекрестной проверки и агрегирования начальной загрузки
В этом посте рассматривается очень распространенный вопрос в области машинного обучения, например: «Как мне получить окончательную модель с учетом данных обучения, чтобы она могла хорошо работать / обобщать на тестовом наборе?» или «Как получить прогнозную модель с помощью перекрестной проверки в k-кратном размере?». Общие ответы на эти общие вопросы - это методы перекрестной проверки и / или ансамблевые методы. Но, опять же, я редко встречал сообщения, объединяющие все детали, в которых..
Развитие правильной интуиции для Adaboost с нуля
Задумывались ли вы, просматривая ноутбуки Kaggle, как лучшие конкуренты предлагают блестящие модели с высокой точностью? Ответ прост - это использование ансамблевых методов в их моделях. Adaboost - это метод итеративного ансамбля, при котором все данные вводятся в несколько базовых моделей (слабые классификаторы), а окончательный прогноз делается путем вычисления взвешенной суммы этих базовых моделей. Самая интересная особенность этого алгоритма заключается в том, что каждая базовая..
Ансамблевое моделирование в машинном обучении
Когда дело доходит до прогнозного моделирования, одной алгоритмической модели может быть недостаточно, чтобы делать наиболее оптимальные прогнозы. Одной из наиболее эффективных методологий машинного обучения является Ансамблевое моделирование или Ансамбли . Ансамблевое моделирование - это комбинация нескольких моделей машинного обучения, которые следуют одному или разному алгоритму, чтобы делать более точные общие прогнозы. Обычно именно эти типы моделей побеждают в соревнованиях..
Классификация болезней сердца - Часть II
Классификация плюс использование методов ансамбля для достижения общей оценки точности ~ 92% В продолжение моей предыдущей статьи (найденной здесь ) здесь я продемонстрирую шаги, которые я предпринял для построения модели классификации с использованием Набор данных о сердечных заболеваниях UCI, а также с использованием ансамблевых методов для достижения более высокой оценки точности. Создание подходящего алгоритма машинного обучения, который может более точно классифицировать..