Усреднение по ансамблю (машинное обучение)

Усреднение по ансамблю (машинное обучение) Основы ансамблевого обучения Ансамблевое обучение объединяет прогнозы нескольких моделей для повышения точности.  Используется для уменьшения […]

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. 

Полный текст статьи:

Усреднение по ансамблю (машинное обучение) — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх