Бутстрап-агрегирование

От / / Оставьте комментарий

Агрегирование с помощью Bootstrap Основы случайного леса Алгоритм машинного обучения, основанный на деревьях решений.  Включает в себя создание множества деревьев […]

Computational statistics, Ensemble learning, Machine learning algorithms, Алгоритмы машинного обучения, Ансамблевое обучение, Вычислительная статистика

Агрегирование с помощью Bootstrap

  • Основы случайного леса

    • Алгоритм машинного обучения, основанный на деревьях решений. 
    • Включает в себя создание множества деревьев решений на основе выборок. 
    • Каждое дерево использует только часть данных и небольшое количество признаков. 
    • Деревья «голосуют» за классификацию новых данных, основываясь на их свойствах. 

  • Преимущества и применение

    • Считается одним из наиболее точных алгоритмов для классификации данных. 
    • Полезен в областях, где требуется прогнозирование на основе прошлых данных. 
    • Может использоваться для прогнозирования рака на основе генетических факторов. 

  • Вариативность и эффективность

    • Вариативность достигается путем создания множества деревьев с разной глубиной и количеством признаков. 
    • Эффективен для уменьшения переобучения и повышения точности классификации. 

  • Улучшение и оптимизация

    • Существуют методы для улучшения производительности и точности случайного леса, включая выбор максимальной глубины деревьев и количества деревьев в лесу. 

  • Пример анализа данных

    • Анализ взаимосвязи между озоном и температурой с использованием лессовых сглаживателей и метода bootstrap. 
    • Показывает, как метод bootstrap aggregating может улучшить точность прогнозов. 

  • История и развитие

    • Концепция bootstrap aggregating была разработана Лео Брейманом в 1994 году. 
    • Улучшает классификацию путем объединения классификаций случайно сгенерированных обучающих наборов. 

Полный текст статьи:

Бутстрап-агрегирование — Википедия

Похожие статьи:

  1. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  2. Строительные леса Подмости История и развитие строительных лесов Строительные леса использовались с древних времен для поддержки рабочих и...
  3. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  4. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  5. Случайный лес Случайный лес Случайные леса — метод коллективного обучения для классификации, регрессии и других задач.  Леса случайных...
  6. Классификация библиотек Библиотечная классификация История и развитие библиотечной классификации Библиотечная классификация возникла в Древней Греции и Риме, где...
  7. Связующее дерево Связующее дерево Определение и свойства остовных деревьев Остовное дерево — это дерево, которое соединяет все вершины...
  8. Незаконная вырубка Незаконная вырубка леса Незаконные рубки леса Незаконные рубки леса являются серьезной проблемой, приводящей к потере биоразнообразия...
  9. Наивный классификатор Байеса Наивный байесовский классификатор Основы Наивного Байеса Наивный Байес — простой алгоритм классификации, основанный на вероятностях.  Используется...
  10. Групповое принятие решений Принятие групповых решений Основы группового принятия решений Групповое принятие решений — это процесс, в котором решения...
  11. Лес Лес Лес — это экосистема, характеризующаяся плотным сообществом деревьев.  Леса занимают 31% от общей площади суши...
  12. Машинное обучение на основе правил Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными...
  13. Десятичная классификация Дьюи Десятичная классификация Дьюи История и развитие десятичной классификации Дьюи Создана Мелвиллом Дьюи в 1876 году для...
  14. Повторная выборка (статистика) Повторная выборка (статистика) Bootstrap и складной нож — методы повторной выборки для оценки изменчивости статистических показателей. ...
  15. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  16. Дерево разбора Дерево синтаксического анализа Определение и использование деревьев синтаксического анализа Деревья синтаксического анализа представляют синтаксическую структуру строки,...
  17. Цены Ценообразование Основы ценообразования Ценообразование — это процесс установления цен на товары и услуги.  Ценообразование включает в...
  18. Разработка функций Разработка функциональных возможностей Основы машинного обучения Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает данные...
  19. Список превосходных деревьев Список деревьев в превосходной степени Определение и измерение деревьев Деревья измеряются по диаметру ствола, а не...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх