Có hai lý do chính để sử dụng một bộ quần áo trên một mô hình duy nhất và chúng có liên quan với nhau; chúng là: Performance: Một nhóm có thể đưa ra dự đoán tốt hơn và đạt được hiệu suất tốt hơn bất kỳ mô hình đóng góp đơn lẻ nào. Mạnh mẽ: Một nhóm làm giảm sự lan truyền hoặc phân tán của các dự đoán và hiệu suất của mô hình.
Phương pháp kết hợp hoạt động như thế nào?
Ensembles là một phương pháp học máy kết hợp các dự đoán từ nhiều mô hình nhằm nỗ lực đạt được hiệu suất dự đoán tốt hơn. … Các phương pháp học tập kết hợp hoạt động bằng cách kết hợp các hàm ánh xạ đã học được bởi các thành viên đóng góp.
Các mô hình kết hợp luôn tốt hơn?
Không có gì đảm bảo tuyệt đối rằng một mô hình tổng hợp hoạt động tốt hơn một mô hình riêng lẻ, nhưng nếu bạn xây dựng nhiều mô hình trong số đó và trình phân loại cá nhân của bạn yếu. Hiệu suất tổng thể của bạn phải tốt hơn một mô hình riêng lẻ.
Phương pháp tổng hợp hoạt động như thế nào và tại sao chúng lại ưu việt hơn các mô hình riêng lẻ?
Mô hình tập hợp kết hợp nhiều mô hình 'riêng lẻ' (đa dạng) với nhau và mang lại sức mạnh dự đoán vượt trội … Về cơ bản, tập hợp là một kỹ thuật học có giám sát để kết hợp nhiều người học / mô hình yếu kém để tạo ra một người học giỏi. Mô hình tập hợp hoạt động tốt hơn, khi chúng tôi tập hợp các mô hình có độ tương quan thấp.
Các kỹ thuật kết hợp có thể hữu ích ở đâu?
Các kỹ thuật
Ensemble sử dụng kết hợp các thuật toán học để tối ưu hóa hiệu suất dự đoán tốt hơn. Chúng thường làm giảm sự trang bị quá mức trong các mô hình và làm cho mô hình trở nên mạnh mẽ hơn (không có khả năng bị ảnh hưởng bởi những thay đổi nhỏ trong dữ liệu đào tạo).
