Оглавление
Усреднение по ансамблю (машинное обучение)
-
Основы ансамблевого обучения
- Ансамблевое обучение объединяет прогнозы нескольких моделей для повышения точности.
- Используется для уменьшения дисперсии и повышения стабильности результатов.
-
Методы ансамблевого обучения
- Метод “один против всех” объединяет прогнозы всех моделей на одном входе.
- Метод “все против одного” объединяет прогнозы всех моделей на одном выходе.
- Метод “голосование” объединяет прогнозы всех моделей, взвешивая их по важности.
-
Преимущества ансамблевого обучения
- Ансамблевые модели часто менее сложны, чем отдельные сети.
- Обучение на меньших наборах данных может быть более эффективным.
- Повышение производительности отдельных сетей часто наблюдается.
- Риск переобучения снижается благодаря уменьшению количества параметров.
-
Рекомендации и библиография
- Ссылки на статьи и книги по теме ансамблевого обучения.