Как работает градиентный бустинг для регрессии, и как — для классификации?
Основная идея градиентного бустинга заключается в последовательном добавлении простых моделей (например, деревьев решений) так, чтобы каждая последующая модель корректировала ошибки предыдущих.
🔹Для задачи регрессии алгоритм выглядит так:
▫️Всё начинается с простой начальной предсказательной модели, обычно с использованием среднего значения целевой переменной. ▫️Для каждой модели в ансамбле вычисляется градиент функции потерь по отношению к предсказаниям текущей составной модели. Градиент показывает направление наибольшего увеличения ошибки. Соответственно, следующая модель обучается предсказывать отрицательный градиент предыдущих моделей. ▫️Этот процесс повторяется множество раз. Каждая новая модель улучшает предсказательные способности ансамбля.
🔹Для задачи классификации алгоритм почти такой же:
▫️Меняется предмет предсказания — вместо самих меток классов можно использовать их log-правдоподобие. ▫️Градиент функции потерь вычисляется, основываясь на различиях между фактическими классами и предсказанными вероятностями. ▫️Задачей каждой новой модели в ансамбле является уменьшение ошибки путём улучшения оценки вероятности. ▫️Как и в случае регрессии, каждая последующая модель стремится к уменьшению ошибок предыдущих.
Как работает градиентный бустинг для регрессии, и как — для классификации?
Основная идея градиентного бустинга заключается в последовательном добавлении простых моделей (например, деревьев решений) так, чтобы каждая последующая модель корректировала ошибки предыдущих.
🔹Для задачи регрессии алгоритм выглядит так:
▫️Всё начинается с простой начальной предсказательной модели, обычно с использованием среднего значения целевой переменной. ▫️Для каждой модели в ансамбле вычисляется градиент функции потерь по отношению к предсказаниям текущей составной модели. Градиент показывает направление наибольшего увеличения ошибки. Соответственно, следующая модель обучается предсказывать отрицательный градиент предыдущих моделей. ▫️Этот процесс повторяется множество раз. Каждая новая модель улучшает предсказательные способности ансамбля.
🔹Для задачи классификации алгоритм почти такой же:
▫️Меняется предмет предсказания — вместо самих меток классов можно использовать их log-правдоподобие. ▫️Градиент функции потерь вычисляется, основываясь на различиях между фактическими классами и предсказанными вероятностями. ▫️Задачей каждой новой модели в ансамбле является уменьшение ошибки путём улучшения оценки вероятности. ▫️Как и в случае регрессии, каждая последующая модель стремится к уменьшению ошибок предыдущих.
#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
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from jp
