Бэггинг или бутстрап-агрегирование - это частный случай усреднения модели. При стандартном тренировочном наборе упаковка генерирует м m новые обучающие наборы путем начальной загрузки, а затем результаты использования некоторого метода обучения на м m сгенерированные наборы данных усредняются. Упаковка в мешки может стабилизировать результаты некоторых нестабильных методов, таких как деревья.
Каковы сходства и различия между этими 3 методами: пакетированного Повышая, Штабелеры? Какой самый лучший? И почему? Можете ли вы дать мне пример для
Краткое определение повышения : Может ли группа слабых учеников создать одного сильного ученика? Слабый ученик определяется как классификатор, который лишь незначительно коррелирует с истинной классификацией (он может маркировать примеры лучше, чем случайные догадки). Краткое определение случайного...
Я давно слежу за соревнованиями в Kaggle и осознаю, что многие выигрышные стратегии предполагают использование хотя бы одного из «больших троек»: мешки, бустинг и стекирование. Для регрессий вместо того, чтобы концентрироваться на построении одной наилучшей из возможных моделей регрессии, кажется,...
Я не понимаю точно, что подразумевается под размером узла. Я знаю, что такое узел принятия решения, но не знаю, какой это размер
Я (примерно) слышал, что: пакетирование - это метод, позволяющий уменьшить дисперсию алгоритма предиктор / оценщик / обучение. Однако я никогда не видел формального математического доказательства этого утверждения. Кто-нибудь знает, почему это математически верно? Это просто кажется настолько...
В общем, в проблеме классификации, где цель состоит в том, чтобы точно предсказать членство в классах вне выборки, когда я не должен использовать ансамблевый классификатор? Этот вопрос тесно связан с тем, почему не всегда использовать ансамблевое обучение? , Этот вопрос спрашивает, почему мы не...
Есть много постов в блогах, видео на YouTube и т. Д. Об идеях создания мешков или повышения деревьев. Мое общее понимание таково, что псевдокод для каждого из них: Bagging: Возьмите N случайных выборок x% выборок и y% функций Установите вашу модель (например, дерево решений) на каждый из N...
При использовании начальной загрузки для оценки модели я всегда думал, что образцы из пакета были непосредственно использованы в качестве тестового набора. Однако, похоже, что это не относится к устаревшему подходу scikit-learnBootstrap , который, похоже, строит тестовый набор из чертежа с заменой...
Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я...
Я бы сказал, что для повышения алгоритмов они развивались довольно хорошо. В начале 1995 года был представлен AdaBoost, затем через некоторое время это была Gradient Boosting Machine (GBM). Недавно, около 2015 года, был представлен XGBoost, который точен, справляется с переоснащением и стал...
Случайный лес - это набор деревьев решений, следующих концепции бэгинга. Когда мы переходим от одного дерева решений к следующему дереву решений, то как информация, полученная с помощью последнего дерева решений, переходит к следующему? Потому что, насколько я понимаю, нет ничего лучше обученной...
Мне кажется, что ансамблевое обучение всегда даст лучшую прогностическую эффективность, чем с одной гипотезой обучения. Итак, почему бы нам не использовать их все время? Я думаю, возможно, из-за вычислительных ограничений? (даже тогда мы используем слабые предикторы, поэтому я не...
Прочитав отличное статистическое моделирование: две культуры (Breiman 2001) , мы можем использовать все различия между традиционными статистическими моделями (например, линейной регрессией) и алгоритмами машинного обучения (например, Bagging, Random Forest, Boosted trees ...). Брейман критикует...
Если мы рассмотрим полноценное дерево решений (т.е. дерево необрезанных решений), оно имеет высокую дисперсию и низкое смещение. Мешки и случайные леса используют эти модели высокой дисперсии и агрегируют их, чтобы уменьшить дисперсию и, таким образом, повысить точность прогнозирования. И Мешки, и...
Пакетирование - это процесс создания N учащихся на N различных выборках начальной загрузки, а затем на основе их прогнозов. Мой вопрос: почему бы не использовать любой другой тип отбора проб? Зачем использовать образцы начальной...
Кажется, Scikit Learn использует вероятностный прогноз вместо большинства голосов за метод агрегации моделей без объяснения причин (1.9.2.1. Случайные леса). Есть четкое объяснение почему? Кроме того, есть ли хорошая статья или обзорная статья о различных методах агрегации моделей, которые можно...