Публикации по теме 'stacking'


Введение в ансамблевые методы
С реализацией в scikit-learn Когда модель машинного обучения проектируется и разрабатывается, ее точность может быть ниже ожидаемой или требуемой. Следовательно, ансамблевые методы повышают точность слабых учащихся, комбинируя их с особым подходом. Этот подход основан на теории под названием Мудрость толпы . В последнее время ансамблевые методы получили распространение из-за широкого круга проблем, которые можно было предсказать с помощью этих методов. Эти методы могут быть..
Модели суммирования: как создавать мощные ансамблевые прогнозы
Модели суммирования — это мощный метод, используемый для создания ансамблевых прогнозов в машинном обучении. Он включает в себя объединение прогнозов нескольких хорошо работающих моделей для повышения общей точности и надежности окончательного прогноза. Наложение — популярный метод, поскольку он может помочь снизить риск переобучения и улучшить обобщение модели. Основная идея суммирования состоит в том, чтобы обучить несколько разных моделей на одних и тех же данных, а затем использовать..
Стекирование для повышения производительности модели: подробное руководство по ансамблевому обучению в Python
Стекирование — это сильная стратегия ансамблевого обучения в машинном обучении, которая объединяет прогнозы многочисленных базовых моделей для получения окончательного прогноза с большей производительностью. Он также известен как ансамбли с накоплением или обобщение с накоплением. В этом посте на Medium мы подробно обсудим машинное обучение, рассмотрим его концепцию, преимущества, реализацию и передовой опыт. Что именно складывается? Стекирование — это стратегия машинного..
ансамблевое обучение
Когда вы слышите ансамбль, что вы представляете? Может быть, припев на первом месте. В мире науки о данных мы также используем ансамблевое обучение. Ансамбль означает создание гармонии, когда более двух вещей взаимодействуют друг с другом для достижения лучшего результата. Обучение в ансамбле Чтобы обеспечить более точную модель обучения, мы можем объединить более двух методов машинного обучения. Когда мы пытаемся предсказать одни данные, предсказание может быть выбрано в соответствии..
Сложение моделей машинного обучения для анализа тональности речи
Как построить модель, распознающую человеческие чувства по аудио- и текстовым записям. Соавторы: Цяньвэнь Гуань , Александр Лоран . В контексте финального проекта буткемпа Le Wagon мы с моей командой решили взять на себя увлекательную задачу: распознавание настроений речи. Это серьезный вызов, потому что эмоции субъективны с точки зрения культуры, пола, языка и даже вплоть до отдельного человека, поэтому трудно универсально классифицировать человеческие чувства. Наши данные Мы..
Стекинг-ансамбль мета-алгоритмов для улучшения прогнозов
Серии ансамблевого обучения… !!! Эй, ребята…!!! Снова добро пожаловать в эту серию статей об изучении ансамбля… !!! Сегодня я говорю об удивительной концепции под названием Stacking. Итак, давайте предположим сценарий, в котором вы хотите купить какой-то продукт, и вы получили так много отзывов от людей об этом продукте, отзывы и т. Д., А затем, после того, как вы купили этот продукт на основе всех полученных вами отзывов, этот процесс аналогичен стекированию. . Стекирование..
Введение в наложение моделей (с примерами и кодами на Python)
Традиционное ансамблевое обучение Здесь мы пытаемся подогнать несколько моделей к набору обучающих данных, чтобы приблизиться к цели. Поскольку каждая модель будет иметь свой собственный результат, нам понадобится механизм комбинирования. Несколько возможных решений - это голосование (победа большинства), взвешенное голосование, усреднение результатов и так далее. Этот процесс можно назвать традиционным ансамблевым обучением. Штабелирование Стекирование, называемое..