Ансамблирование
метод, комбинирующий различные модели для повышения точности прогнозирования; такой способ дает хорошие результаты в силу того, что точные прогнозы склонны подтверждать друг друга, чего не делают ошибочные.
метод обучения с учителем, при котором строится множество деревьев решений путем использования различных комбинаций бинарных вопросов для каждой ветви; бинарные вопросы выбираются стратегически (а не случайно, как при использовании случайных лесов), в результате чего прогностическая точность каждого дерева увеличивается; после этого предсказания отдельных деревьев комбинируются, при этом прогнозы новых деревьев получают больший вес, и процесс повторяется до получения итоговых результатов.
Описана программная реализация алгоритма градиентного бустинга деревьев решений. Приводятся результаты вычислительного эксперимента, показавшего конкурентоспособность предлагаемой программной реализации.
В статье рассматривается метод градиентного бустинга с осуществлением случайных поворотов признакового пространства на каждом шаге обучения алгоритма. Исследуется качество данного метода на различных модельных задачах бинарной классификации. Полученные результаты анализируются и даются рекомендации по применению указанного метода.
метод, комбинирующий различные модели для повышения точности прогнозирования; такой способ дает хорошие результаты в силу того, что точные прогнозы склонны подтверждать друг друга, чего не делают ошибочные.
метод представления текста, изображения, звука и видео, связанных друг с другом произвольной ассоциативной памятью.
один или несколько атрибутов, уникально идентифицирующих отношение.