Публикации по теме 'ensemble-learning'


Методы ансамбля в машинном обучении: бэггинг против бустинга
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..
Сила ансамблей в глубоком обучении
Представляем DeepStack, пакет Python для создания ансамблей глубокого обучения Построение ансамбля - это ведущая выигрышная стратегия в соревнованиях по машинному обучению и часто метод, используемый для решения реальных задач. Часто случается так, что при решении проблемы или участии в соревновании вы получаете несколько обученных моделей, каждая из которых имеет некоторые отличия от другой, и в итоге вы выбираете свою лучшую модель на основе своей лучшей оценки. На самом деле ваша..
Руководство по передовым методам обучения ансамблю
В этом курсе по методам ансамблевого обучения мы рассмотрели две статьи. Где в Статье 1 мы говорили об основной идее, лежащей в основе всех простых и продвинутых методов ансамблевого обучения, а в Статье 2 мы обсуждали идею того, как мы можем реализовать простые методы ансамблевого обучения. В заключение обеих статей мы можем сказать, что ансамблевое обучение — это машинное обучение — это метод, который генерирует решения на основе решений нескольких моделей. Когда мы говорим о..
Создание быстрого и простого классификатора оскорблений
Это был проект для класса Forge (ранее HackCville) Node Pro, созданный Эндрю Линем, Джоном Саном, Шоаибом Рана и Эриком Джессом. Цель этого классификатора — предсказать, является ли данный текст оскорблением. Мы построим классификатор оскорблений, используя этот набор данных. Классификатор, который мы создадим, будет достаточно хорош, чтобы войти в топ-45 конкурса Kaggle, из которого взят этот набор данных. В качестве показателя оценки они использовали AUC. Давайте начнем...
От слабого к сильному: пошаговое руководство, как алгоритм GBDT создает точные прогнозы
GBDT или Gradient Boosting Decision Trees — это популярный алгоритм машинного обучения, или алгоритмы повышения, или мы можем сказать, что это ансамблевая модель, которая объединяет несколько слабых учеников (деревьев решений) для создания сильного ученика и делает более точные прогнозы. Давайте попробуем понять это на этом примере. Представьте, что вы художник, который хочет создать картину пейзажа. Вы начинаете с наброска контура пейзажа, но ваша картина не очень точна. Допустим,..
Бэггинг и случайные леса: выявление сходств и различий в методах ансамбля
Методы ансамбля широко используются в машинном обучении для повышения производительности прогностических моделей. Двумя популярными методами ансамбля являются бэггинг и случайный лес, которые имеют некоторые сходства, но также имеют и ключевые различия. В этом сообщении блога я раскрою эти сходства и различия и рассмотрю, как каждая техника работает на практике. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в области машинного обучения или опытным практиком, этот пост предоставит вам..
Ансамбли деревьев: бэггинг, повышение и повышение градиента
Подробное объяснение теории и практики Ансамбль деревьев  – это метод машинного обучения для обучения с учителем, который состоит из набора индивидуально обученных деревьев решений, определяемых как слабые или базовые обучающиеся, которые могут не работать индивидуально. Объединение слабых учащихся создает новую сильную модель, которая часто оказывается более точной, чем прежние. Существует три основных типа методов ансамблевого обучения: бэггинг , бустинг и градиентный..