Бэггинг и форсирование в машинном обучении — Ключевые методы ансамблевого метода

Бэггинг и форсирование в машинном обучении — узнайте, почему эти методы важны

Технология машинного обучения — это благо в разработке моделей ИИ, но то, что делает машинное обучение точным и надежным методом, — это ансамблевое обучение. Ансамблевое обучение повышает производительность моделей машинного обучения.

Ансамблевое обучение объединяет несколько моделей машинного обучения для получения более точных моделей. Пакетирование и ускорение в машинном обучении — самые популярные методы ансамблевого метода; каждый технический специалист должен их знать.

Бэггинг и бустинг являются важными приемами ансамблевого метода. Хотя обе техники различны, их довольно сложно различить. Каждый метод имеет свой подход к точности модели.

Прежде чем узнать о разнице между методами бэгинга и бустинга, мы должны понять ансамблевое обучение.

ансамблевое обучение

Модели машинного обучения, которые плохо работают, известны как слабые ученики. Слабые учащиеся имеют низкую точность предсказания, поскольку они имеют либо высокое смещение, либо высокую дисперсию.

Сильно предвзятая модель машинного обучения неэффективно учится на данных и делает нерелевантные прогнозы. Модель с высокой дисперсией слишком многому учится на данных, а различный характер данных в каждой точке данных заставляет ее предсказывать неточные результаты.

Ансамблевое обучение объединяет несколько слабых учащихся для получения более сбалансированных и эффективных моделей. Бэггинг и форсирование используются для уменьшения дисперсии и систематической ошибки в моделях соответственно.

Бэггинг в машинном обучении

Бэггинг — это алгоритм ансамбля машинного обучения, который объединяет слабых учеников с высокой дисперсией. Он состоит из двух этапов: начальной загрузки и агрегации; следовательно, бэггинг также называется Bootstrap Aggregation. Бэггинг обычно используется для уменьшения дисперсии деревьев решений.

Начальная загрузка. Этот шаг включает повторную выборку наборов данных из исходных наборов данных, называемую начальной загрузкой. Каждый набор данных может многократно подвергаться повторной выборке для обучения слабых учащихся.

Агрегирование. Слабые ученики обучаются самостоятельно и делают индивидуальные прогнозы. Все эти отдельные прогнозы объединяются для получения точного и окончательного прогноза.

Ускорение машинного обучения

Повышение используется для объединения слабых учеников с высокой предвзятостью. Основное внимание уделяется разработке моделей с меньшим смещением, чем отдельные модели. Подмножество данных используется для обучения первой модели, а затем разрабатывается вторая модель на основе исправления ошибок в первой модели. Последующие модели основаны на построении точных моделей из предыдущих.

В нем есть специальная функция, называемая взвешенным усреднением, когда моделям присваиваются разные веса в зависимости от их прогностической способности. Модель обучения с наибольшей предсказательной силой получает наивысший приоритет.

Бэггинг против бустинга в машинном обучении

Упаковка

Повышение

Подмножества обучающих данных выбираются случайным образом из общих обучающих данных.

Каждая новая модель состоит из неверно истолкованных данных предыдущей модели.

Бэггинг включает в себя объединение прогнозов одного типа.

Повышение включает в себя объединение различных типов прогнозов

Он фокусируется на снижении дисперсии, а не на предвзятости

Он направлен на уменьшение предвзятости, а не дисперсии

Каждая модель обучения имеет одинаковый вес.

Модели обучения взвешиваются в зависимости от их эффективности

Модели разрабатываются самостоятельно

Производительность последующей модели зависит от предыдущей модели

В бэггинге модели обучаются параллельно

В бустинге модели обучаются последовательно

Бэггинг применяется для переоснащения моделей.

Бустирование применяется для моделей underfit

Выше приведены различия между бэггингом и бустингом, но у них есть некоторые сходства:

• Оба ансамблевых метода сосредоточены на построении стабильной модели машинного обучения.
• Окончательный прогноз основан на объединении N учащихся в обоих методах.
• Оба используются при решении задач классификации и регрессии.

Где научиться машинному обучению?

В растущем мире данных методы машинного обучения играют важную роль в построении точных моделей. Отраслевое обучение машинному обучению поможет вам понять практические применения машинного обучения.

Если вы планируете продвинуться в своем обучении в области науки о данных и проектов машинного обучения, вы можете посетить Расширенный курс искусственного интеллекта и машинного обучения, где вы сможете работать над ключевыми проектами и получать практический опыт. Все эти проекты, безусловно, могут быть полезны для обеспечения отличного карьерного понимания конкретного предмета.