Демистификация ансамблевых методов: обзор бэггинга, бустинга и стекирования Цель методики ансамбля состоит в том, чтобы объединить слабых учащихся и сформировать сильную модель. Техники ансамбля: Бэггинг → Случайный лес Boosting → Adaboost, Gradient Boosting и Extreme Gradient Boosting Укладка 1. Упаковка:- Однородные слабые ученики: все модели одного и того же алгоритма. Например, при бэггинге все модели строятся по одному алгоритму либо линейной регрессии, либо..

Сегодня случайные леса интегрированы во многие приложения — в банковской сфере, здравоохранении и медицине, на фондовом рынке и во многих других областях. 😄 По сути, случайный лес — это гибкий алгоритм машинного обучения, который прост в использовании и дает потрясающие результаты. ( даже без настройки гиперпараметров ) Насколько это круто? 😝 Итак, давайте резервное копирование. Существуют различные типы машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с..