Объясните, как работает градиентный бустинг на примере задачи регрессии?
Градиентный бустинг — это мощный ансамблевый метод, который комбинирует предсказания нескольких моделей, обучая их последовательно. Часто в качестве базовых моделей выступают деревья решений. Суть метода в том, что каждая новая модель пытается исправить ошибки предыдущих, приближаясь к идеальному результату шаг за шагом.
▪️Сначала строится базовая модель, дающая простое предсказание целевой переменной. На этом этапе, конечно, модель далека от идеала. Мы измеряем, насколько предсказания модели отличаются от настоящих значений, используя функцию потерь.
▪️Если модель предсказала на 5 больше, чем реальное значение, идеальная поправка для неё была бы -5. Новая модель обучается предсказывать именно этот антиградиент (то есть разницу между предсказанным и истинным значением) для текущей функции потерь. Затем к предсказаниям базовой модели добавляется результат новой модели, корректируя их в нужную сторону.
▪️На каждом следующем шаге очередная модель будет пытаться предсказать антиградиент функции потерь, чтобы улучшить общее предсказание. Это добавление моделей продолжается до тех пор, пока не достигается нужное качество.
▪️В результате предсказание целевой переменной представляет собой взвешенную сумму всех построенных моделей.
Объясните, как работает градиентный бустинг на примере задачи регрессии?
Градиентный бустинг — это мощный ансамблевый метод, который комбинирует предсказания нескольких моделей, обучая их последовательно. Часто в качестве базовых моделей выступают деревья решений. Суть метода в том, что каждая новая модель пытается исправить ошибки предыдущих, приближаясь к идеальному результату шаг за шагом.
▪️Сначала строится базовая модель, дающая простое предсказание целевой переменной. На этом этапе, конечно, модель далека от идеала. Мы измеряем, насколько предсказания модели отличаются от настоящих значений, используя функцию потерь.
▪️Если модель предсказала на 5 больше, чем реальное значение, идеальная поправка для неё была бы -5. Новая модель обучается предсказывать именно этот антиградиент (то есть разницу между предсказанным и истинным значением) для текущей функции потерь. Затем к предсказаниям базовой модели добавляется результат новой модели, корректируя их в нужную сторону.
▪️На каждом следующем шаге очередная модель будет пытаться предсказать антиградиент функции потерь, чтобы улучшить общее предсказание. Это добавление моделей продолжается до тех пор, пока не достигается нужное качество.
▪️В результате предсказание целевой переменной представляет собой взвешенную сумму всех построенных моделей.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar
