ансамблевое обучение Ранее мы определили технику загрузки и то, как она работает при обучении и прогнозировании. Мы также объяснили, что сила ансамблевого обучения проявляется в уменьшении общей ошибки для моделей. Сила ансамблевого обучения Теперь, когда у нас есть общее представление о технике ансамблевого обучения и о том, как она работает. Хорошее продолжение нашего предыдущего… medium.com

Об алгоритме усиления и градиентного усиления… Что такое бустинг? Повышение – это метод ансамбля машинного обучения, который объединяет несколько слабых или базовых моделей для создания надежной прогностической модели . Основная идея повышения заключается в обучении последовательности моделей, где каждая последующая модель фокусируется на исправлении ошибок, допущенных предыдущими моделями. Примечание: Если вы не знакомы с методом ансамбля и Бэгингом, ознакомьтесь со..

XGBoost: введение Когда дело доходит до сверхбыстрого алгоритма машинного обучения, который работает с древовидными моделями и пытается достичь наилучшей в своем классе точности за счет оптимального использования вычислительных ресурсов, XGBoost или Extreme Gradient Boosting становятся наиболее естественным выбором. Создано Тяньци Ченом; Алгоритм XGBoost в последнее время приобрел такую ​​популярность благодаря его массовому использованию в большинстве хакатонов и соревнований Kaggle...

Введение Вы устали от слабых, неэффективных алгоритмов машинного обучения? Готовы ли вы поднять производительность вашей модели на новый уровень? Не ищите дальше, потому что Adaboost здесь, чтобы спасти положение! Этот мощный алгоритм сочетает в себе сильные стороны нескольких слабых учеников, чтобы создать грозную машину прогнозирования. Так что пристегните ремни и приготовьтесь к захватывающей поездке с Adaboost! Adaboost — это алгоритм машинного обучения, который используется для..