Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Мы обучили два ансамбля: случайный лес и бустинг. После этого мы убираем по одному из базовых алгоритмов из каждого ансамбля. Что произойдёт?

Если убрать, например, первое дерево из бустинга, то алгоритм просто сломается. Почему так? Бустинг — это ансамбль, где каждое последующее дерево строится с учётом ошибок предыдущих. Удаление любого из деревьев нарушает всю цепочку, поскольку каждое дерево тесно связано с предыдущими, исправляя их ошибки. В результате ансамбль теряет устойчивость и точность, что может привести к значительным ошибкам в предсказаниях.

А вот случайный лес ведёт себя иначе. Здесь каждое дерево обучается независимо, и их результаты объединяются, чтобы получить финальное предсказание. Поэтому, если мы уберём одно дерево из случайного леса, это не окажет существенного влияния на результат: ансамбль останется работоспособным и, скорее всего, даст предсказания с небольшой потерей точности.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/de/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/660

1.0K viewsOct 27, 2024 at 12:02

Мы обучили два ансамбля: случайный лес и бустинг. После этого мы убираем по одному из базовых алгоритмов из каждого ансамбля. Что произойдёт?

Если убрать, например, первое дерево из бустинга, то алгоритм просто сломается. Почему так? Бустинг — это ансамбль, где каждое последующее дерево строится с учётом ошибок предыдущих. Удаление любого из деревьев нарушает всю цепочку, поскольку каждое дерево тесно связано с предыдущими, исправляя их ошибки. В результате ансамбль теряет устойчивость и точность, что может привести к значительным ошибкам в предсказаниях.

А вот случайный лес ведёт себя иначе. Здесь каждое дерево обучается независимо, и их результаты объединяются, чтобы получить финальное предсказание. Поэтому, если мы уберём одно дерево из случайного леса, это не окажет существенного влияния на результат: ансамбль останется работоспособным и, скорее всего, даст предсказания с небольшой потерей точности.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований