Будучи профессионалом в области науки о данных, вы должны быть знакомы с ансамблевыми методами и алгоритмом, который их использует. Но для новичков в этой области это может иногда сбивать с толку. В этом блоге я объясню все об ансамблевом обучении и мета-алгоритмах, которые с ним работают.
Что такое ансамблевое обучение?
В статистике и машинном обучении ансамблевые методы используют несколько алгоритмов обучения для получения более высоких прогнозирующих характеристик, чем можно было бы получить с помощью любого из составляющих алгоритмов обучения по отдельности.
Несколько моделей, таких как классификаторы или эксперты, стратегически генерируются и объединяются для решения конкретной задачи вычислительного интеллекта. Ансамблевое обучение в основном используется для улучшения (классификации, предсказания, аппроксимации функций и т.
Типы ансамблевого обучения
- Бэгинг
- Повышение
- Укладка
Как работает бэгинг?
Он создает несколько моделей, беря случайные выборки из набора данных. Алгоритмы пакетирования в основном работают в три этапа.
- Создает несколько моделей с разными функциями и разными данными.
- Объединяет все модели
- Берет среднее из них
Как работает бустинг?
Повышение повышает точность моделей, учась на ошибках предыдущих моделей. Эти алгоритмы в основном работают в три этапа.
- Создает простую модель с любым древовидным алгоритмом.
- Присваивает более высокие веса ошибочно классифицированным значениям в следующих итерациях.
- Объединяем все модели и берем среднее.
Как работает стек?
Стекирование немного отличается от других методов ансамбля. Вместо того, чтобы создавать несколько моделей из одного алгоритма, оно создает несколько моделей из разных алгоритмов. Стекирование в основном работает на этих шагах
- Создает несколько моделей с несколькими алгоритмами.
- Объединяет вместе все предсказанные значения и дает среднее значение.
Вывод
Теперь, когда мы подробно описали концепции бэгинга, бустинга и стекирования, мы подошли к концу статьи и можем заключить, что все они одинаково важны в науке о данных и где их применять в модели, зависит от предоставленных наборов данных. их моделирование и данные обстоятельства.
