В чём разница между жёстким и мягким голосованием в ансамблях?
▪️ Жёсткое голосование называют ещё голосованием большинством. В этом случае общее предсказание ансамблем метки класса, например, выбирается по принципу «большинство классификаторов предсказали эту метку».
Например, если прогноз для определённой выборки такой:
- классификатор 1 -> класс 1 - классификатор 2 -> класс 1 - классификатор 3 -> класс 2
То ансамблевый классификатор определит объект как «класс 1».
Жёсткое голосование часто используется, когда все классификаторы считаются равноценными.
▪️В мягком голосовании общее предсказание ансамблем метки класса определяется через argmax суммы всех предсказанных вероятностей. Каждому классификатору можно присвоить определённые веса с помощью weights параметра. Когда веса предоставлены, прогнозируемые вероятности классов для каждого классификатора собираются, умножаются на вес классификатора и усредняются. Выбирается метка класса, у которой самая высокая средняя вероятность.
В чём разница между жёстким и мягким голосованием в ансамблях?
▪️ Жёсткое голосование называют ещё голосованием большинством. В этом случае общее предсказание ансамблем метки класса, например, выбирается по принципу «большинство классификаторов предсказали эту метку».
Например, если прогноз для определённой выборки такой:
- классификатор 1 -> класс 1 - классификатор 2 -> класс 1 - классификатор 3 -> класс 2
То ансамблевый классификатор определит объект как «класс 1».
Жёсткое голосование часто используется, когда все классификаторы считаются равноценными.
▪️В мягком голосовании общее предсказание ансамблем метки класса определяется через argmax суммы всех предсказанных вероятностей. Каждому классификатору можно присвоить определённые веса с помощью weights параметра. Когда веса предоставлены, прогнозируемые вероятности классов для каждого классификатора собираются, умножаются на вес классификатора и усредняются. Выбирается метка класса, у которой самая высокая средняя вероятность.
#junior #middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
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.
If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from es
