Υπάρχουν δύο κύριοι λόγοι για να χρησιμοποιήσετε ένα σύνολο σε ένα μόνο μοντέλο και σχετίζονται μεταξύ τους. είναι: Performance: Ένα σύνολο μπορεί να κάνει καλύτερες προβλέψεις και να επιτύχει καλύτερες επιδόσεις από οποιοδήποτε μοντέλο που συνεισφέρει. Ισχυρότητα: Ένα σύνολο μειώνει την εξάπλωση ή τη διασπορά των προβλέψεων και της απόδοσης του μοντέλου.
Πώς λειτουργεί η μέθοδος συνόλου;
Τα
Τα σύνολα είναι μια μέθοδος μηχανικής μάθησης που συνδυάζει τις προβλέψεις από πολλά μοντέλα σε μια προσπάθεια επίτευξης καλύτερης προγνωστικής απόδοσης. … Οι μέθοδοι εκμάθησης συνόλου λειτουργούν συνδυάζοντας τις λειτουργίες χαρτογράφησης που μαθαίνονται από τα μέλη που συνεισφέρουν.
Τα μοντέλα συνόλου είναι πάντα καλύτερα;
Δεν υπάρχει απόλυτη εγγύηση ότι ένα μοντέλο συνόλου αποδίδει καλύτερα από ένα μεμονωμένο μοντέλο, αλλά αν δημιουργήσετε πολλά από αυτά και ο μεμονωμένος ταξινομητής σας είναι αδύναμος. Η συνολική σας απόδοση θα πρέπει να είναι καλύτερη από ένα μεμονωμένο μοντέλο.
Πώς λειτουργούν οι μέθοδοι συνόλου και γιατί είναι ανώτερες από μεμονωμένα μοντέλα;
Μοντέλο Ensemble συνδυάζει πολλαπλά «μεμονωμένα» (διαφορετικά) μοντέλα μαζί και παρέχει ανώτερη ισχύ πρόβλεψης … Βασικά, ένα σύνολο είναι μια εποπτευόμενη τεχνική μάθησης για το συνδυασμό πολλών αδύναμων μαθητών/μοντέλων παράγουν έναν δυνατό μαθητή. Το μοντέλο συνόλου λειτουργεί καλύτερα, όταν συνδυάζουμε μοντέλα με χαμηλή συσχέτιση.
Πού μπορεί να είναι χρήσιμες οι τεχνικές συνόλου;
Οι τεχνικές συνόλου χρησιμοποιούν έναν συνδυασμό αλγορίθμων εκμάθησης για τη βελτιστοποίηση της καλύτερης προγνωστικής απόδοσης. Συνήθως μειώνουν την υπερπροσαρμογή στα μοντέλα και κάνουν το μοντέλο πιο στιβαρό (απίθανο να επηρεαστεί από μικρές αλλαγές στα δεδομένα εκπαίδευσης).
