Ансамбльное обучение — это метод машинного обучения, который предполагает объединение нескольких моделей для повышения общей производительности и прогнозирующей способности системы. Основная идея ансамблевого обучения заключается в том, что путем агрегирования прогнозов нескольких моделей результирующая модель часто может превзойти любую из задействованных отдельных моделей.
Существует несколько различных подходов к ансамблевому обучению, два из которых наиболее распространены: сбор и усиление. Бэггинг, сокращение от начальной загрузки, включает в себя обучение нескольких экземпляров одной и той же модели на разных подмножествах обучающих данных, а затем объединение их прогнозов. Это помогает уменьшить переобучение и повысить стабильность и точность модели.
С другой стороны, бустинг работает путем обучения последовательности моделей, где каждая последующая модель фокусируется на примерах, которые были неправильно классифицированы предыдущими моделями. Путем итеративной корректировки весов обучающих примеров повышение может создать сильный классификатор из ряда слабых классификаторов.
Случайные леса — это популярный метод ансамблевого обучения, который использует пакетирование для объединения нескольких деревьев решений. Каждое дерево обучается на случайном подмножестве признаков, а окончательный прогноз делается путем усреднения прогнозов всех деревьев. Случайные леса известны своей высокой точностью и устойчивостью к переобучению.
Другой распространенный метод ансамблевого обучения — это повышение градиента, которое объединяет несколько слабых обучающихся, обычно деревья решений, для создания сильной прогнозирующей модели. Повышение градиента работает путем подгонки каждой новой модели к остаточным ошибкам предыдущих моделей, постепенно уменьшая ошибку с каждой итерацией.
Ансамблевое обучение широко используется в различных приложениях машинного обучения, включая классификацию, регрессию и обнаружение аномалий. Используя разнообразие нескольких моделей, ансамблевые методы часто могут обеспечить лучшее обобщение и надежность, чем отдельные модели.
Ансамбльное обучение — это мощный метод машинного обучения, который включает в себя объединение нескольких моделей для повышения эффективности прогнозирования. Используя сильные стороны различных моделей и уменьшая их отдельные недостатки, ансамблевые методы могут обеспечить более высокую точность и надежность в различных приложениях.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Текст в речь
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
- Что такое Тензорборд?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning