Preguntas etiquetadas con boosting

Una familia de algoritmos que combina modelos débilmente predictivos en un modelo fuertemente predictivo. El enfoque más común se denomina aumento de gradiente, y los modelos débiles más utilizados son los árboles de clasificación / regresión.

¿Las técnicas de refuerzo usan la votación como cualquier otro método de conjunto?

¿Podemos generalizar todos los métodos de conjunto usando la votación? ¿Los métodos de impulso también usan la votación para llevar a los alumnos débiles al modelo final? Mi comprensión de la técnica: Impulso: agrega continuamente un alumno débil para aumentar los puntos de datos que no se clasificaron correctamente. Técnica …

8 machine-learning boosting ensemble gbm voting-system

Clasificadores base para impulsar

Los algoritmos de refuerzo, como AdaBoost , combinan múltiples clasificadores 'débiles' para formar un solo clasificador más fuerte. Aunque en teoría el refuerzo debería ser posible con cualquier clasificador base, en la práctica parece que los clasificadores basados en árboles son los más comunes. ¿Por qué es esto? ¿Qué propiedades …

8 machine-learning boosting ensemble

Al usar nuestro sitio, usted reconoce que ha leído y comprende nuestra Política de Cookies y Política de Privacidad.

Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.