Свързани публикации 'ensemble-learning'
Ансамбъл методи в ML : Bagging Vs Boosting
Имаме задълбочени познания, че комплектните модели се представят по-добре от основните модели. В този случай има различни начини за трансформиране на слаби или основни модели в ефективен модел.
Тук ще обсъдим най-широко използваните методи, които са Bagging и Boosting. Тези два метода формират основата за повечето печеливши модели с високо качество.
Първо, нека разберем какво е обучение в ансамбъл?
Думата „ ансамбъл “ буквално означава групиране или натрупване. В контекста на..
Силата на ансамблите в задълбоченото обучение
Представяме ви DeepStack, пакет на Python за изграждане на ансамбли за задълбочено обучение
Изграждането на ансамбъл е водещата печеливша стратегия за състезания по машинно обучение и често техниката, използвана за решаване на проблеми от реалния свят. Това, което често се случва, е, че докато решавате проблем или участвате в състезание, в крайна сметка се оказвате с няколко обучени модела, всеки с някои разлики спрямо другия — и в крайна сметка избирате най-добрия си модел въз основа..
Ръководство за напреднали техники за обучение в ансамбъл
В този курс за техники за учене в ансамбъл преминахме през две статии. Когато в Статия 1 говорихме за основната идея зад всички прости и усъвършенствани техники за ансамбълно обучение, а в Статия 2 обсъждахме идеята как можем да приложим прости техники за ансамбълно обучение. В заключение на двете статии можем да кажем, че ансамбълното обучение е машинно обучение, което е техника, която генерира решения въз основа на решенията на множество модели. Когато говорим за прости техники..
Изграждане на бърз и лесен класификатор на обиди
Това беше проект за клас Node Pro на Forge (бивш HackCville) от Андрю Лин, Джон Сън и Шоаиб Рана и Ерик Джес.
Целта на този класификатор е да предвиди дали даден текст е обида или не.
Ще изградим класификатор на обиди, използвайки този набор от данни. Класификаторът, който изграждаме, ще бъде достатъчно добър, за да бъде в топ 45 на състезанието на Kaggle, от което идва този набор от данни. Метриката за точкуване, която използваха, беше AUC.
Да започваме.
Първо, ще импортираме..
От слабо към силно: Ръководство стъпка по стъпка, как GBDT алгоритъмът създава точни прогнози
GBDT или Gradient Boosting Decision Trees е популярен алгоритъм за машинно обучение или алгоритми за усилване, или можем да кажем, че е модел на ансамбъл, който комбинира множество слаби обучаеми (дървета на решения), за да създаде силен обучаем и да прави по-точни прогнози. Нека се опитаме да разберем това чрез този пример. Представете си, че сте художник, който иска да създаде картина на пейзаж. Започвате, като скицирате очертанията на пейзажа, но картината ви не е много точна. Например,..
Пакетиране и произволни гори: Разопаковане на приликите и разликите в ансамбъл техниките
Ансамбълните методи се използват широко в машинното обучение за подобряване на производителността на предсказуемите модели. Две популярни техники за ансамбъл са пакетиране и произволни гори, които споделят някои прилики, но имат и ключови разлики. В тази публикация в блога ще разкрия тези прилики и разлики и ще проуча как всяка техника работи на практика. Независимо дали сте начинаещ в машинното обучение или опитен практик, тази публикация ще ви предостави цялостно разбиране за..
Дървовидни ансамбли: пакетиране, усилване и градиентно усилване
Подробно обяснена теория и практика
A дървовиден ансамбъл е техника за машинно обучение за контролирано обучение, която се състои от набор от индивидуално обучени дървета на решения, дефинирани като слаби или основни обучаеми, които може да не се представи добре индивидуално. Обединяването на слабите обучаеми създава нов силен модел, който често е по-точен от предишните. Има три основни типа методи за обучение в ансамбъл: усилване , усилване и усилване на градиент . Всеки..
