Preguntas etiquetadas con ensemble

¿Cuáles son las similitudes y diferencias entre estos 3 métodos: Harpillera, Impulso ¿Apilado? Cuál es el mejor? ¿Y por qué? ¿Me puede dar un ejemplo para cada uno?

245 machine-learning  boosting  ensemble  bagging  model-averaging 

El impulso del árbol de gradiente propuesto por Friedman utiliza árboles de decisión como aprendices básicos. Me pregunto si deberíamos hacer que el árbol de decisión base sea lo más complejo posible (completamente desarrollado) o más simple. ¿Hay alguna explicación para la elección? Random Forest es otro método de conjunto …

110 machine-learning  random-forest  cart  boosting  ensemble 

Primero fue Brexit , ahora las elecciones estadounidenses. Muchas predicciones de modelos se cumplieron por un amplio margen, y ¿hay lecciones que aprender aquí? Hasta las 4 pm PST de ayer, los mercados de apuestas seguían favoreciendo a Hillary 4 a 1. Supongo que los mercados de apuestas, con dinero …

108 predictive-models  ensemble  confounding 

Mientras aprendía sobre el Gradient Boosting, no escuché ninguna restricción con respecto a las propiedades de un "clasificador débil" que el método usa para construir y ensamblar modelos. Sin embargo, no podía imaginar una aplicación de un GB que utilizara la regresión lineal y, de hecho, cuando realicé algunas pruebas, …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

En mi opinión, las variables altamente correlacionadas no causarán problemas de multicolinealidad en el modelo de bosque aleatorio (corríjame si me equivoco). Sin embargo, por otro lado, si tengo demasiadas variables que contienen información similar, ¿el modelo pesará demasiado en este conjunto en lugar de los demás? Por ejemplo, hay …

32 random-forest  multicollinearity  ensemble 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Estoy tratando de resolver la tarea de regresión. Descubrí que 3 modelos funcionan bien para diferentes subconjuntos de datos: LassoLARS, SVR y Gradient Tree Boosting. Me di cuenta de que cuando hago predicciones usando todos estos 3 modelos y luego hago una tabla de 'salida real' y salidas de mis …

27 regression  scikit-learn  ensemble 

Tengo varias preguntas estrechamente relacionadas con los alumnos débiles en el aprendizaje conjunto (por ejemplo, impulsar). Esto puede sonar tonto, pero ¿cuáles son los beneficios de usar estudiantes débiles en lugar de fuertes? (por ejemplo, ¿por qué no impulsar con métodos de aprendizaje "fuertes"?) ¿Existe algún tipo de fuerza "óptima" …

22 machine-learning  boosting  ensemble 

Hace poco, estaba trabajando en el aprendizaje de algoritmos de refuerzo, como adaboost, aumento de gradiente, y he sabido que el árbol de aprendizaje débil más utilizado es el árbol. Realmente quiero saber si hay algunos ejemplos recientes exitosos (me refiero a algunos artículos o artículos) para usar redes neuronales …

21 neural-networks  deep-learning  boosting  ensemble  dropout 

A menudo me encuentro entrenando varios modelos predictivos diferentes usando careten R. Los entrenaré a todos en los mismos pliegues de validación cruzada, usando caret::: createFolds, luego elegiré el mejor modelo basado en un error de validación cruzada. Sin embargo, la predicción mediana de varios modelos a menudo supera al …

21 r  caret  ensemble 

Soy un poco nuevo en minería de datos / aprendizaje automático / etc. y he estado leyendo sobre un par de formas de combinar múltiples modelos y ejecuciones del mismo modelo para mejorar las predicciones. Mi impresión al leer un par de documentos (que a menudo son interesantes y geniales …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

Estoy confundido acerca de cómo dividir los datos para la validación cruzada k-fold del aprendizaje en conjunto. Suponiendo que tengo un marco de aprendizaje conjunto para la clasificación. Mi primera capa contiene los modelos de clasificación, por ejemplo, svm, árboles de decisión. Mi segunda capa contiene un modelo de votación, …

20 classification  cross-validation  ensemble 

En general, en un problema de clasificación donde el objetivo es predecir con precisión la pertenencia a una clase fuera de la muestra, ¿cuándo no debo usar un clasificador de conjunto? Esta pregunta está estrechamente relacionada con ¿Por qué no usar siempre el aprendizaje conjunto? . Esa pregunta pregunta por …

17 classification  boosting  ensemble  bagging 

Estoy un poco confundido sobre el aprendizaje conjunto. En pocas palabras, ejecuta k modelos y obtiene el promedio de estos k modelos. ¿Cómo se puede garantizar que el promedio de los k modelos sea mejor que cualquiera de los modelos por sí mismos? Entiendo que el sesgo está "extendido" o …

16 machine-learning  ensemble 

La estructura de esta pregunta es la siguiente: al principio, proporciono el concepto de aprendizaje en conjunto , luego proporciono una lista de tareas de reconocimiento de patrones , luego doy ejemplos de algoritmos de aprendizaje en conjunto y, finalmente, presento mi pregunta. Aquellos que no necesitan toda la información …

14 machine-learning  neural-networks  pattern-recognition  ensemble  ocr