Краткое и грязное руководство по случайной регрессии леса Практический подход к случайной регрессии леса Как практики машинного обучения, мы сталкиваемся с широким спектром алгоритмов машинного обучения, которые мы можем применить для построения нашей модели. В этой статье я попытаюсь дать вам интуитивное представление о том, как работает модель случайного леса с нуля. Этот алгоритм можно использовать для решения задач как регрессии, так и классификации. Сначала мы познакомимся с..

Ансамблевое обучение — это парадигма машинного обучения, в которой несколько учащихся обучаются решению одной и той же задачи. Он делает выводы из набора гипотез, а не из одной гипотезы. Ожидается, что все учащиеся в ансамбле будут разными , чтобы их мнение учитывалось. Если они не разнообразны, то их предсказания становятся коррелированными, и вся система так же эффективна, как один классификатор. В этом посте мы сосредоточимся на проблемах классификации. Как правило, на практике..

Что вы подразумеваете под техникой ансамбля? Сначала давайте разберемся, что такое ансамбль. Ансамбль: — группа, производящая один эффект. Ансамблевые методы – это методы, которые создают несколько моделей, а затем комбинируют их для получения улучшенных результатов . Ансамблевые методы можно разделить на две группы: Последовательные ансамблевые методы , при которых базовые обучающиеся генерируются последовательно (например, AdaBoost). Параллельный ансамбль , при котором..