Усиление ансамбля:

Ensemble Boosting — это метод машинного обучения, который объединяет несколько слабых учеников (моделей, которые работают немного лучше, чем случайное угадывание), чтобы создать сильного ученика, который может делать точные прогнозы. Цель бустинга — последовательно обучить набор слабых моделей и объединить их в сильную модель, которая сможет точно классифицировать или прогнозировать новые данные.

Общая интуиция бустинга:

Общая идея бустинга состоит в итеративной корректировке весов обучающих примеров и обучении последовательности слабых классификаторов (например, деревьев решений, SVM и т. д.) для повышения их точности при прогнозировании целевой переменной. Повышение фокусируется на примерах, которые трудно правильно классифицировать, и придает этим примерам больший вес на каждой итерации. Таким образом, модель фокусируется на этих примерах и в конечном итоге достигает высокого уровня точности.

Существует несколько популярных методов бустинга, в том числе:

  1. AdaBoost (адаптивное повышение). AdaBoost — это популярный алгоритм повышения, который объединяет несколько слабых обучающихся для создания сильного классификатора. В AdaBoost каждый последующий слабый ученик обучается на примерах, которые предыдущий ученик классифицировал неправильно. AdaBoost широко используется для распознавания изображений, классификации текста и других приложений.
  2. Повышение градиента. Повышение градиента — это метод машинного обучения, в котором используется алгоритм оптимизации градиентного спуска для оптимизации весов дерева решений. Это мощный метод моделирования структурированных наборов данных, например, с большим количеством признаков.
  3. XGBoost: XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) — это оптимизированная версия повышения градиента, ставшая популярной в последние годы. Он использует комбинацию древовидных и линейных моделей для достижения высокой точности и скорости.
  4. LightGBM: LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) — это еще одна оптимизированная версия повышения градиента, разработанная так, чтобы быть быстрее и эффективнее использовать память, чем другие алгоритмы повышения. Он использует подход на основе гистограммы для разделения функций и выполняет разделение на гистограмме, а не на точках данных.

Повышение рабочих случаев:

Повышение хорошо работает в случаях, когда набор данных большой, зашумленный и содержит сложные взаимодействия между переменными. Это также может быть полезно, когда целью является повышение точности одного классификатора.

Повышение особенно полезно в таких приложениях, как распознавание изображений, классификация текста и распознавание речи, где набор данных большой и сложный.

Однако повышение может не сработать, если набор данных небольшой, разреженный или содержит выбросы. В таких случаях могут оказаться более подходящими другие методы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, деревья решений или нейронные сети.