Bu terim, yöntemle ilgili iş parçacıklarında sıklıkla görülür .
Is karıştırma veri madenciliği ve istatistik öğrenme belirli bir yöntem? Google'dan alakalı bir sonuç alamıyorum.
Karıştırma, birçok modelin sonuçlarını karıştırıyor ve daha iyi bir sonuç veriyor. Bu konuda daha fazla bilgi edinmeme yardımcı olan herhangi bir kaynak var mı?
Yanıtlar:
http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml04.icdm06long.pdf Karıştırmanın ne olduğunu daha iyi anlamanıza yardımcı olacak bazı makaleler. Ben de topluluk seçimi / öğrenme ve istifleme için de google olabilir düşünüyorum.
Yine de 'birçok modelden elde edilen sonuçları karıştırıp daha iyi bir sonuç elde etmek' konusundaki genel anlayışınız doğrudur.
Boosting (bağlantılı tartışmada belirtildiği gibi), herhangi bir tek algoritmadan elde edebileceğinizden daha iyi bir sonuç elde etmek için bir dizi algoritmayı birleştiren bir yöntemdir. Örneğin rastgele ormanlar, bir sınıflandırma algoritması için çeşitli sınıflandırma ağaçlarını birleştirmek için bir yöntemdir. Bu yaklaşıma resmen topluluk ortalaması denir (algoithm genellikle çoğunluk kuralını uygulasa da). Harmanlama, bazı insanların sınıflandırmada artan bir yaklaşımı tanımlamak için kullandıkları bir kelime gibi görünmektedir.