В этой статье вы найдете исчерпывающие ответы на следующие вопросы: Что такое алгоритмы дерева решений? Какова основная идея древовидных алгоритмов? Какие алгоритмы дерева популярны? Как можно повысить точность древовидной модели? Каковы преимущества и недостатки некоторых популярных алгоритмов дерева? Когда нам следует предпочесть древовидные методы глубокому обучению? В каких случаях следует предпочесть древовидные методы параметрическим методам?..

В рамках самостоятельного исследования я выбрал формулировку задачи Предсказание вредоносного ПО Microsoft от Kaggle, онлайн-сообщества специалистов по обработке данных и специалистов по машинному обучению, которое проводит различные соревнования для решения реальной проблемы. с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. В этом блоге я объясню вам, как я подошел к проблеме и решил эту проблему с помощью классических алгоритмов машинного обучения. Содержание:..

Что делает его быстрее и эффективнее LightGBM, созданный исследователями из Microsoft, представляет собой реализацию деревьев решений с градиентным усилением (GBDT), который представляет собой метод ансамбля, который комбинирует деревья решений (как слабые обучающиеся) последовательным образом (повышение). Деревья решений объединяются таким образом, чтобы каждый новый учащийся соответствовал остаткам из предыдущего дерева, чтобы модель улучшалась. Окончательная модель объединяет..