Agregasi bagging atau bootstrap adalah kasus khusus model rata-rata. Diberikan set pelatihan standar menghasilkan bagging m m pelatihan set baru dengan bootstrap, dan kemudian hasil menggunakan beberapa metode pelatihan pada dihasilkan set data yang rata-rata. Bagging dapat menstabilkan hasil dari beberapa metode yang tidak stabil seperti pohon. m m
Apa persamaan dan perbedaan antara 3 metode ini: Mengantongi, Meningkatkan, Susun? Mana yang terbaik? Dan mengapa? Bisakah Anda memberi saya contoh untuk
Definisi singkat untuk meningkatkan : Bisakah satu set pelajar yang lemah menciptakan pelajar yang kuat? Pelajar yang lemah didefinisikan sebagai penggolong yang hanya sedikit berkorelasi dengan klasifikasi yang benar (ia dapat memberi label contoh yang lebih baik daripada menebak secara...
Saya telah mengikuti kompetisi Kaggle untuk waktu yang lama dan saya menyadari bahwa banyak strategi kemenangan melibatkan menggunakan setidaknya satu dari "bertiga besar": mengantongi, meningkatkan dan menumpuk. Untuk regresi, daripada berfokus pada membangun satu model regresi terbaik, membangun...
Saya tidak mengerti persis apa yang dimaksud dengan ukuran simpul. Saya tahu apa itu simpul keputusan, tetapi bukan apa ukuran simpul
Ada banyak posting blog, video YouTube, dll. Tentang ide mengantongi atau meningkatkan pohon. Pemahaman umum saya adalah bahwa kode pseudo untuk masing-masing adalah: Mengantongi: Ambil N sampel acak x% dari sampel dan y% dari fitur Paskan model Anda (misalnya, pohon keputusan) pada...
Saya (kurang-lebih) pernah mendengar bahwa: bagging adalah teknik untuk mengurangi varians dari algoritma prediktor / estimator / pembelajaran. Namun, saya belum pernah melihat bukti matematis formal dari pernyataan ini. Adakah yang tahu mengapa ini benar secara matematis? Sepertinya fakta...
Secara umum, dalam masalah klasifikasi di mana tujuannya adalah untuk secara akurat memprediksi keanggotaan kelas out-of-sample, kapan saya harus tidak menggunakan ensemble classifier? Pertanyaan ini terkait erat dengan Mengapa tidak selalu menggunakan pembelajaran ensemble? . Pertanyaan itu...
Saya menganalisis set data menggunakan model efek campuran dengan satu efek tetap (kondisi) dan dua efek acak (peserta karena desain subjek dan pasangan dalam). Model ini dihasilkan dengan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Selanjutnya, saya...
Saat menggunakan bootstrap untuk evaluasi model, saya selalu berpikir sampel out-of-bag langsung digunakan sebagai set tes. Namun, ini tampaknya tidak menjadi kasus untuk pendekatan scikit-learning yang sudah ketinggalan zamanBootstrap , yang tampaknya membangun set tes dari menggambar dengan...
Hutan acak adalah kumpulan pohon keputusan yang mengikuti konsep pengemasan. Ketika kita berpindah dari satu pohon keputusan ke pohon keputusan selanjutnya, lalu bagaimana informasi yang dipelajari oleh pohon keputusan terakhir bergerak maju ke yang berikutnya? Karena, sesuai pemahaman saya, tidak...
Untuk meningkatkan algoritma, saya akan mengatakan bahwa mereka berevolusi dengan cukup baik. Pada awal 1995 AdaBoost diperkenalkan, kemudian setelah beberapa waktu itu Gradient Boosting Machine (GBM). Baru-baru ini, sekitar 2015 XGBoost diperkenalkan, yang akurat, menangani overfitting dan telah...
Dengan membaca pemodelan statistik yang sangat baik : Dua budaya (Breiman 2001) , kita dapat mengambil semua perbedaan antara model statistik tradisional (misalnya, regresi linier) dan algoritma pembelajaran mesin (misalnya, Bagging, Random Forest, Boosted trees ...). Breiman mengkritik model data...
Tampak bagi saya bahwa ensemble learning AKAN selalu memberikan kinerja prediksi yang lebih baik daripada hanya dengan satu hipotesis pembelajaran. Jadi, mengapa kita tidak menggunakannya sepanjang waktu? Dugaan saya adalah karena mungkin, keterbatasan komputasi? (meski begitu, kami menggunakan...
Jika kita mempertimbangkan pohon keputusan yang tumbuh penuh (yaitu pohon keputusan yang tidak ditandai), ia memiliki varian yang tinggi dan bias yang rendah. Hutan Bagging dan Random menggunakan model varians tinggi ini dan menggabungkannya untuk mengurangi varians dan dengan demikian...
Scikit belajar tampaknya menggunakan prediksi probabilistik alih-alih suara mayoritas untuk teknik agregasi model tanpa penjelasan mengapa (1.9.2.1. Hutan Acak). Apakah ada penjelasan yang jelas mengapa? Lebih lanjut apakah ada makalah yang bagus atau ulasan artikel untuk berbagai teknik agregasi...
Bagging adalah proses menciptakan N pelajar pada N sampel bootstrap yang berbeda, kemudian mengambil rata-rata prediksi mereka. Pertanyaan saya adalah: Mengapa tidak menggunakan jenis sampling lainnya? Mengapa menggunakan sampel
Saya mengalami sedikit kebingungan. Saya sedang membaca makalah ini di mana dijelaskan bahwa teknik mengantongi sangat mengurangi varians dan hanya sedikit meningkatkan bias. Saya tidak mengerti mengapa mengurangi varians. Saya tahu perbedaan dan biasnya. Bias adalah ketidakmampuan model untuk...
Berdasarkan Gradient Boosting Tree vs Random Forest . GBDT dan RF menggunakan strategi berbeda untuk mengatasi bias dan varians. Pertanyaan saya adalah apakah saya bisa membuat sampel ulang dataset (dengan penggantian) untuk melatih beberapa GBDT dan menggabungkan prediksi mereka sebagai hasil...
Saya datang dengan beberapa posting dan surat-surat yang menyatakan bahwa pemangkasan pohon dalam ansambel "mengantongi" pohon tidak diperlukan (lihat 1 ). Namun, apakah perlu (atau setidaknya dalam beberapa kasus yang diketahui) merusak untuk melakukan pemangkasan (misalnya, dengan sampel OOB)...