Разница между бустингом и бэггингом заключается в том, как они комбинируют прогнозы базовых моделей:
1. Бэггинг • Принцип: В бэггинге создается множество подвыборок данных путем случайного выбора с заменой из исходного набора данных. Затем над каждой подвыборкой обучается отдельная базовая модель (например, решающее дерево). • Прогноз: Прогнозы отдельных моделей усредняются (для регрессии) или выбирается наиболее часто встречающийся класс (для классификации). • Пример: Случайный лес (Random Forest) - это пример бэггинга, где базовые модели - решающие деревья.
2. Бустинг • Принцип: В бустинге базовые модели обучаются последовательно. Каждая новая модель фокусируется на ошибках, сделанных предыдущими моделями, и пытается их исправить. • Прогноз: Прогнозы базовых моделей взвешиваются, и веса назначаются на основе их производительности. Прогнозы базовых моделей объединяются, и каждая следующая модель старается уменьшить ошибки предыдущих. • Пример: Градиентный бустинг (Gradient Boosting) и AdaBoost - это популярные методы бустинга.
В бэггинге модели независимы и усредняются, в то время как в бустинге модели взаимодействуют и учатся на ошибках друг друга, что позволяет им вместе достичь лучшей производительности.
Разница между бустингом и бэггингом заключается в том, как они комбинируют прогнозы базовых моделей:
1. Бэггинг • Принцип: В бэггинге создается множество подвыборок данных путем случайного выбора с заменой из исходного набора данных. Затем над каждой подвыборкой обучается отдельная базовая модель (например, решающее дерево). • Прогноз: Прогнозы отдельных моделей усредняются (для регрессии) или выбирается наиболее часто встречающийся класс (для классификации). • Пример: Случайный лес (Random Forest) - это пример бэггинга, где базовые модели - решающие деревья.
2. Бустинг • Принцип: В бустинге базовые модели обучаются последовательно. Каждая новая модель фокусируется на ошибках, сделанных предыдущими моделями, и пытается их исправить. • Прогноз: Прогнозы базовых моделей взвешиваются, и веса назначаются на основе их производительности. Прогнозы базовых моделей объединяются, и каждая следующая модель старается уменьшить ошибки предыдущих. • Пример: Градиентный бустинг (Gradient Boosting) и AdaBoost - это популярные методы бустинга.
В бэггинге модели независимы и усредняются, в то время как в бустинге модели взаимодействуют и учатся на ошибках друг друга, что позволяет им вместе достичь лучшей производительности.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Traders also expressed uncertainty about the situation with China Evergrande, as the indebted property company has not provided clarification about a key interest payment.In economic news, the Commerce Department reported an unexpected increase in U.S. new home sales in August.Crude oil prices climbed Friday and front-month WTI oil futures contracts saw gains for a fifth straight week amid tighter supplies. West Texas Intermediate Crude oil futures for November rose $0.68 or 0.9 percent at 73.98 a barrel. WTI Crude futures gained 2.8 percent for the week.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from br
