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
There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.
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.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from kr
