У нас есть глубокие знания о том, что ансамблевые модели работают лучше, чем базовые модели. В этом случае существуют разные способы преобразования слабых или базовых моделей в эффективную модель. Здесь мы собираемся обсудить наиболее широко используемые методы: Bagging и Boosting. Эти два метода составляют основу большинства высокоэффективных моделей выигрыша. Во-первых, давайте разберемся, что такое ансамблевое обучение? Слово « ансамбль » буквально означает группировку или..

Бэгинг против бустинга Здравствуйте друзья, В этом блоге я расскажу о бэггинге и бустинге. Эти термины (бэггинг и форсирование) широко используются учеными по данным во всем мире. Но что именно означают эти термины и как они помогают специалистам по данным. В этом блоге мы узнаем о бэггинге и бустинге и о том, как они используются на практике. Итак, приступим. 1. Введение в ансамблевое обучение Бэггинг и бустинг — это ансамблевые методы обучения в машинном обучении. Бэггинг..

Gradient Boosting Machines работает над идеей повышения в науке о данных, где модель строится, пытаясь исправить ошибки, допущенные предыдущей моделью. Он работает по принципам градиентного спуска, чтобы впоследствии минимизировать ошибки. Он пытается превратить слабых учеников в сильных учеников. Gradient Boosting начинается с создания одного листа вместо дерева, которое представляет начальное предположение прогнозов для всех выборок. При попытке предсказать непрерывное значение в..

В настоящее время Boosting является одним из наиболее часто используемых методов машинного обучения для прогнозной аналитики. Его сила зависит от повышения производительности модели за счет объединения так называемых «слабых учеников» для создания надежного и сильного классификатора. Для этой статьи я использовал набор данных Airlines, чтобы предсказать задержку, составленный Джимсом Чако. Вы можете скачать его на Kaggle . Проще говоря, Adaptive Boosting или AdaBoost  – это..

Градиентное усиление - это алгоритм машинного обучения, который работает на основе ансамблевого метода, называемого «усиление». Как и другие модели повышения, градиентное повышение последовательно объединяет множество слабых учеников, чтобы сформировать сильного ученика. Обычно градиентное усиление использует деревья решений в качестве слабых учеников. Повышение градиента - один из самых эффективных методов построения прогнозных моделей для задач классификации и регрессии. В этом блоге..