Memperkenalkan konsep dan kaedah pembelajaran ensemble

Pembelajaran ensemble ialah kaedah pembelajaran mesin yang meningkatkan prestasi pengelasan dengan menggabungkan berbilang pengelas. Ia menggunakan kebijaksanaan berbilang pengelas untuk menimbang atau mengundi keputusan pengelasan mereka untuk mendapatkan hasil pengelasan yang lebih tepat. Pembelajaran ensemble secara berkesan boleh meningkatkan ketepatan, keupayaan generalisasi dan kestabilan model klasifikasi.

Kaedah pembelajaran ensemble boleh dibahagikan kepada dua kategori utama: kaedah berasaskan sampel dan kaedah berasaskan model.

Kaedah berasaskan sampel

Bagging (kaedah pengagregatan bootstrap) ialah kaedah pensampelan berulang kali set data dengan penggantian rawak. Tingkatkan ketepatan dan kestabilan pengelasan dengan melatih berbilang pengelas dan membuat purata atau mengundi pada keputusan mereka. . Algoritma Boosting biasa termasuk AdaBoost dan Gradient Boosting. Dengan melaraskan berat sampel, algoritma Boosting boleh meningkatkan ketepatan pengelas dengan berkesan. Algoritma AdaBoost mempertingkatkan prestasi pengelas keseluruhan secara beransur-ansur dengan melatih berbilang pengelas lemah secara berulang dan melaraskan berat sampel berdasarkan kadar ralat pengelas sebelumnya. Algoritma Gradient Boosting secara berulang melatih beberapa pengelas lemah dan menggunakan kaedah turunan kecerunan untuk meminimumkan kehilangan Random Forest (Random Forest): ialah algoritma penyepaduan pokok keputusan berdasarkan kaedah Bagging. Ia membina berbilang pokok dengan memilih ciri dan sampel secara rawak, dan akhirnya menimbang keputusan semua pokok atau undian.

Kaedah berasaskan model

Tindan: Dengan mengambil keputusan ramalan beberapa pengelas asas sebagai input, pengelas meta diwujudkan untuk mendapatkan hasil pengelasan akhir. Penimbunan boleh dilatih dan diuji melalui pengesahan silang.

Adaboost.M1: Berdasarkan idea Boosting, ia menggunakan fungsi kehilangan eksponen dan strategi pengagihan berat, dan secara berulang melatih beberapa pengelas lemah, dan akhirnya menggabungkannya untuk mendapatkan pengelas yang kuat.

Mesin Penggalak Kecerunan (GBM): Berdasarkan idea Penggalak, keturunan kecerunan digunakan untuk mengoptimumkan fungsi kehilangan, dan secara berulang melatih beberapa pengelas lemah untuk akhirnya memperoleh pengelas yang kuat.

Perlu diingatkan bahawa kaedah pembelajaran ensemble tidak maha kuasa, dan peningkatan prestasinya juga mempunyai batasan tertentu. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih kaedah penyepaduan yang sesuai mengikut senario tertentu dan menggunakannya dalam kombinasi dengan cara teknikal lain untuk mencapai hasil terbaik.

Variant kaedah dan teknik

Selain itu, pembelajaran ensemble juga mempunyai beberapa kaedah dan teknik varian lain, seperti:

Weighted Voting: Weighted classifiering the weight, boleh berbeza. meningkatkan lagi ketepatan pengelas.

Ensembel Pengesahan Silang: Gunakan kaedah pengesahan silang untuk membina berbilang set latihan dan set ujian, masing-masing melatih berbilang pengelas dan purata atau undi keputusan semua pengelas untuk mendapatkan keputusan pengelasan keputusan yang lebih tepat.

Pengundian Konsensus: Menggunakan ciri berbeza pengelas berbeza, setiap sampel dikelaskan beberapa kali, dan akhirnya semua keputusan pengelasan adalah purata wajaran atau diundi untuk mendapatkan keputusan pengelasan yang lebih tepat.

Ringkasnya, pembelajaran ensemble ialah kaedah pembelajaran mesin yang sangat berguna yang boleh meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model klasifikasi dengan berkesan. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih kaedah penyepaduan yang sesuai mengikut senario tertentu dan menggunakannya dalam kombinasi dengan cara teknikal lain untuk mencapai hasil terbaik.

Atas ialah kandungan terperinci Memperkenalkan konsep dan kaedah pembelajaran ensemble. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!