Публикации по теме 'ensemble-learning'
Обучение в ансамбле — Бэггинг с Python
Руководство по реализации бэггинга с помощью scikit-learn.
Ансамблевое обучение помогает повысить производительность модели машинного обучения за счет объединения нескольких моделей. Этот подход обеспечивает лучшую прогностическую эффективность по сравнению с одной моделью. В этом посте я раскрою следующие темы.
Что такое бэгинг? Построение модели с помощью scikit-learn Дерево решений против мешков
Прежде чем приступить к работе, мы создаем контент, связанный с наукой о..
«Раскрытие потенциала: глубокое погружение в повышение производительности машинного обучения»
По мере того, как мы отправляемся в захватывающий мир машинного обучения, в центре внимания оказывается захватывающее искусство прогнозного моделирования. Представьте себе волнение, связанное с созданием моделей, которые извлекают уроки из прошлого и позволяют предсказывать будущее с поразительной точностью. Если вы чем-то похожи на меня, вы, несомненно, задумывались: «Каковы секреты того, как вывести эти предсказания на новый уровень?»
Присоединяйтесь ко мне, и мы погрузимся в..
Компания «Два», ансамбль «Трое»
Методы ансамбля, в которых прогностическая модель состоит из нескольких (возможно) более слабых моделей, в настоящее время широко распространены в области машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО). Хорошо известные методы, такие как бэггинг, бустинг и стекирование, являются опорой машинного обучения, широко (и плодотворно) применяемой на ежедневной основе.
Вообще говоря, существует два типа ансамблевых методов:
Генерируйте модели последовательно. Например, такими..
Ансамбли нейронного усреднения для табличных данных с TensorFlow 2.0
Нейронные сети для табличных данных: ансамблевое обучение без деревьев
Нейронные сети применяются практически к любым типам данных (изображения, аудио, текст, видео, графики и т. д.). Только с табличными данными древовидные ансамбли, такие как случайные леса и деревья с градиентным усилением, по-прежнему намного более популярны. Если вы хотите заменить эту успешную классику нейронными сетями, ансамблевое обучение по-прежнему может быть ключевой идеей. В этом сообщении в блоге..
Введение в ансамблевые модели и XGBoost
XGBoost — популярный алгоритм машинного обучения, который превратил многих пользователей Kaggler в победителей. Его часто задают большинство менеджеров по найму во время собеседований, и это обязательный элемент в мире науки о данных. XGBoost стал идеальным выбором для многочисленных проектов машинного обучения, от прогнозного моделирования и классификации до систем рекомендаций и обнаружения аномалий. Его популярность вполне заслужена, поскольку он неизменно обеспечивает высокие..
Все ансамбли в машинном обучении по порядку с иллюстрациями и тестами производительности
Пришло время разобраться, как они все работают, а главное, выяснить, какой из них лучший.
Угадайте, сколько желейных бобов в этой банке?
Профессор Джек Трейнор провел этот эксперимент в классе с банкой 850 бобов. В индивидуальном порядке большинство учащихся не приблизились к правильному ответу. Однако среднее количество предположений учащихся составило 871, что довольно близко. Этот пример иллюстрирует концепцию ансамблей в машинном обучении, где прогнозы из нескольких моделей..
Магия методов Ensemble
По мере того, как я все глубже погружаюсь в увлекательную сферу науки о данных, меня постоянно очаровывают бесконечные возможности этой области. Прошло три месяца, а я все еще открываю для себя новые и захватывающие области для изучения. В прошлом месяце я углубился в мир алгоритмов машинного обучения и был поражен мощью техники под названием Ensemble. Этот метод включает в себя мощные классы, такие как бэггинг, стекирование и повышение, и является базой для некоторых из самых популярных..
