«ensemble» etiketlenmiş sorular

Bu 3 yöntem arasındaki benzerlik ve farklar nelerdir: torbalama, Arttırılması, İstifliyorsun? En iyisi hangisi? Ve neden? Bana her biri için bir örnek verebilir misiniz?

245 machine-learning  boosting  ensemble  bagging  model-averaging 

Friedman'ın önerdiği şekilde yükselen gradyan ağacı karar ağaçları temel öğrenenler olarak kullanır. Temel karar ağacını olabildiğince karmaşık (tamamen büyümüş) veya daha mı basit hale getirmemiz gerektiğini merak ediyorum. Seçim için bir açıklama var mı? Rastgele Orman, karar ağacı olarak temel öğrenenler olarak kullanılan başka bir topluluk yöntemidir. Anlayışıma dayanarak, genellikle …

110 machine-learning  random-forest  cart  boosting  ensemble 

İlk önce Brexit , şimdi ABD seçimi. Pek çok model tahmini geniş bir aralıkta kesildi ve burada öğrenilecek dersler var mı? Dün saat 16.00 PST gibi geç saatlerde, bahis piyasaları hala Hillary 4’e 1’i tercih ediyordu. Bahse girerim, bahis piyasalarında, hat üzerinde gerçek parayla, mevcut tüm tahmin modellerinin bir topluluğu …

108 predictive-models  ensemble  confounding 

Gradient Boosting hakkında bilgi edinirken, metodun model oluşturmak ve birleştirmek için kullandığı "zayıf bir sınıflandırıcı" nın özellikleriyle ilgili herhangi bir kısıtlama duymadım. Ancak, doğrusal regresyon kullanan bir GB uygulamasının hayal bile edemedim ve aslında bazı testler yaptığımda, işe yaramadı. En standart yaklaşımı toplam kare artıkları gradyanı ile test ediyordum ve …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

Anladığım kadarıyla, yüksek korelasyonlu değişkenler, rastgele orman modelinde çoklu-derinlik sorunlarına neden olmayacak (Lütfen hatalıysam düzeltin). Bununla birlikte, diğer taraftan, benzer bilgileri içeren çok fazla değişkenim varsa, model bu sette diğerlerinden çok daha fazla ağırlık alır mı? Örneğin, aynı tahmine dayalı güce sahip iki bilgi seti (A, B) vardır. Değişken , …

32 random-forest  multicollinearity  ensemble 

Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Regresyon görevini çözmeye çalışıyorum. 3 modelin farklı veri alt kümeleri için iyi çalıştığını öğrendim: LassoLARS, SVR ve Gradient Tree Boostting. Tüm bu 3 modeli kullanarak tahminlerde bulunduğumda ve sonra 'gerçek çıktı' tablosu yaptığımda ve 3 modelimin çıktılarını gördüğümde, modellerin en az birinin gerçekten gerçek çıktıya yakın olduğunu gördüm, ancak diğer …

27 regression  scikit-learn  ensemble 

Topluluk öğreniminde zayıf öğrenicilerle ilgili yakından ilgili birkaç sorum var (örneğin artırma). Bu aptalca gelebilir, ancak güçlü öğrencilerin aksine zayıf kullanmanın yararları nelerdir? (örneğin, neden "güçlü" öğrenme yöntemlerini desteklemiyorsunuz?) Zayıf öğrenciler için bir çeşit "optimal" güç var mı (örneğin, diğer tüm topluluk parametrelerini sabit tutarken)? Güçlerine gelince "tatlı bir nokta" …

22 machine-learning  boosting  ensemble 

Son zamanlarda, adaboost, gradient boost gibi artırıcı algoritmalar öğrenmeye çalışıyordum ve en yaygın kullanılan zayıf öğrenicinin ağaçlar olduğu gerçeğini biliyordum. Gerçekten bilmek istiyorum, sinir ağlarını temel öğrenici olarak kullanmak için bazı başarılı örnekler (bazı makaleleri veya makaleleri kastediyorum) var mı?

21 neural-networks  deep-learning  boosting  ensemble  dropout 

Sık sık kendimi caretR kullanarak birkaç farklı öngörü modeli eğitirken buluyorum. Bunları hepsini aynı çapraz onaylama katları üzerinde eğiteceğim caret::: createFolds, sonra bunları kullanarak çapraz onaylanmış hataya dayalı en iyi modeli seçeceğim. Bununla birlikte, birkaç modelden elde edilen medyan tahmin genellikle bağımsız bir test setindeki en iyi tekli modelden daha …

21 r  caret  ensemble 

Ben veri madenciliği / makine öğrenimi / vb. ve tahminleri iyileştirmek için aynı modelin birden fazla modelini ve çalışmasını birleştirmenin birkaç yolunu okuyor. Birkaç makaleyi okuduğum izlenimim (teori ve yunan harfleri üzerinde genellikle ilginç ve harika, ancak kod ve gerçek örnekler üzerinde kısa) şu şekilde olması gerekiyor: Bir model ( …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

Topluluk öğreniminin k-kat çapraz doğrulaması için verilerin nasıl bölümleneceği konusunda kafam karıştı. Sınıflandırma için bir topluluk öğrenme çerçevem ​​olduğunu varsayarsak. İlk katmanım svm, karar ağaçları gibi sınıflandırma modellerini içeriyor. İkinci katmanım, ilk katmandaki tahminleri birleştiren ve son tahmini veren bir oylama modeli içeriyor. 5 kat çapraz doğrulama kullanırsak, 5 kat …

20 classification  cross-validation  ensemble 

Genel olarak, amaç doğru dışı numune tahmin etmek sınıfı üyelik olan bir sınıflandırma problemi, içinde ne zaman gerektiğini değil bir topluluk sınıflandırıcı kullanılır? Bu soru neden Topluluk öğrenmeyi her zaman kullanmıyorsunuz? . Bu soru neden hep toplulukları kullanmadığımızı soruyor. Toplulukların, topluluk dışı bir eşdeğere göre daha kötü (sadece "daha iyi …

17 classification  boosting  ensemble  bagging 

Topluluk öğrenimi konusunda biraz kafam karıştı. Özetle, k modellerini çalıştırır ve bu k modellerinin ortalamasını alır. K modellerinin ortalamasının kendi başına herhangi bir modelden daha iyi olacağı nasıl garanti edilebilir? Önyargının "yayıldığını" veya "ortalandığını" anlıyorum. Ancak, toplulukta iki model varsa (yani k = 2) ve biri diğerinden daha kötü ise …

16 machine-learning  ensemble 

Bu sorunun yapısı şöyledir: ilk olarak, topluluk öğrenme kavramını sağlarım , ayrıca örüntü tanıma görevlerinin bir listesini veririm, daha sonra topluluk öğrenme algoritmalarına örnekler veririm ve son olarak sorumu tanıtırım. Tüm ek bilgilere ihtiyaç duymayanlar sadece başlıklara bakabilir ve doğrudan soruma gidebilirler. Topluluk öğrenimi nedir? Wikipedia makalesine göre : İstatistik …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr