Pokok Ditingkatkan Kecerunan dan Mesin Ditingkatkan Kecerunan

Model penggalak kecerunan terutamanya termasuk dua kaedah pemasangan: pokok penggalak kecerunan dan mesin penggalak kecerunan. Pokok penggalak kecerunan menggunakan lelaran berulang untuk mengurangkan ralat baki secara beransur-ansur dengan melatih satu siri pepohon keputusan, dan akhirnya memperoleh model ramalan. Mesin penggalak kecerunan memperkenalkan lebih ramai pelajar berdasarkan pokok penggalak kecerunan, seperti regresi linear dan mesin vektor sokongan, untuk meningkatkan prestasi model. Gabungan pelajar ini boleh menangkap dengan lebih baik hubungan kompleks data, dengan itu meningkatkan ketepatan dan kestabilan ramalan.

Konsep dan prinsip pokok penggalak kecerunan

Pokok penggalak kecerunan ialah kaedah pembelajaran ensemble yang mengurangkan ralat baki dengan melatih pepohon keputusan secara berulang untuk mendapatkan model ramalan akhir.

Prinsip pokok penggalak kecerunan adalah seperti berikut:

Memulakan model: gunakan nilai purata pembolehubah sasaran sebagai nilai ramalan awal.

Latihan berulang: Dengan melatih secara berterusan satu siri pepohon keputusan, baki model semasa dipasang untuk mendapatkan model ramalan pusingan seterusnya.

Kemas kini model: Bandingkan keputusan ramalan model semasa dengan nilai sebenar untuk mendapatkan baki, dan kemudian gunakan baki sebagai pembolehubah sasaran untuk pusingan seterusnya latihan untuk meneruskan latihan berulang.

Tamatkan lelaran: Apabila bilangan pratetap lelaran dicapai atau fungsi objektif telah menumpu, lelaran dihentikan dan model ramalan akhir diperoleh.

Kunci kepada pokok penggalak kecerunan ialah menggunakan kaedah penurunan kecerunan untuk melaraskan parameter model dalam setiap lelaran untuk meminimumkan ralat baki di bawah model semasa. Oleh itu, pokok penggalak kecerunan boleh mengendalikan perhubungan tak linear dan data tidak pegun dengan berkesan, di samping mengelakkan masalah overfitting dan underfitting.

Mesin penggalak kecerunan ialah kaedah pembelajaran bersepadu dan lanjutan daripada pokok penggalak kecerunan Ia bukan sahaja boleh menggunakan pepohon keputusan sebagai pelajar asas, tetapi juga menggunakan jenis algoritma pembelajaran mesin yang lain, seperti regresi linear, mesin vektor sokongan, dan lain-lain. Konsep dan prinsip mesin penggalak kecerunan Secara khusus, prinsip mesin penggalak kecerunan adalah seperti berikut:

Mulakan model: gunakan nilai purata pembolehubah sasaran sebagai nilai ramalan awal.

Latihan berulang: Dengan melatih secara berterusan satu siri pelajar asas, baki model semasa dipasang untuk mendapatkan model ramalan pusingan seterusnya.

Kemas kini model: Bandingkan keputusan ramalan model semasa dengan nilai sebenar untuk mendapatkan baki, dan kemudian gunakan baki sebagai pembolehubah sasaran untuk pusingan seterusnya latihan untuk meneruskan latihan berulang.

Tamatkan lelaran: Apabila bilangan pratetap lelaran dicapai atau fungsi objektif telah menumpu, hentikan lelaran dan dapatkan model ramalan akhir.

Kunci kepada mesin penggalak kecerunan ialah memilih pelajar asas yang optimum agar sesuai dengan sisa model semasa dalam setiap lelaran. Oleh itu, mesin penggalak kecerunan boleh mengendalikan pelbagai jenis data dan masalah dengan lebih fleksibel, serta mempunyai keupayaan generalisasi yang kukuh. .

Pokok penggalak kecerunan menggunakan pepohon keputusan sebagai pelajar asas, dan setiap lelaran melatih pepohon keputusan agar sesuai dengan baki model semasa. Kelebihan pokok penggalak kecerunan ialah ia mudah dilaksanakan dan dijelaskan, dan boleh mengendalikan perhubungan tak linear dan data tidak pegun Walau bagaimanapun, ia mungkin tertakluk kepada batasan pokok keputusan itu sendiri, seperti pemasangan berlebihan dan masalah lain.

Mesin penggalak kecerunan boleh menggunakan pelbagai jenis algoritma pembelajaran mesin sebagai pelajar asas, seperti regresi linear, mesin vektor sokongan, dsb. Setiap pusingan lelaran melatih pelajar asas baharu agar sesuai dengan sisa model semasa. Kelebihan mesin penggalak kecerunan ialah ia boleh mengendalikan pelbagai jenis data dan masalah dengan lebih fleksibel dan mempunyai keupayaan generalisasi yang kuat Namun, berbanding dengan pokok penggalak kecerunan, ia mungkin memerlukan lebih banyak sumber pengkomputeran dan pelaksanaan yang lebih kompleks.

Oleh itu, sama ada menggunakan pokok penggalak kecerunan atau mesin penggalak kecerunan perlu dipilih berdasarkan masalah tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Pokok Ditingkatkan Kecerunan dan Mesin Ditingkatkan Kecerunan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!