Чем различаются стекинг (Stacking) и блендинг (Blending)?
▪️Стекинг — это способ построения ансамблей, при котором результаты базовых алгоритмов объединяются в один с помощью обучаемой мета-модели. Например, мы делим тренировочную выборку на n частей (фолдов). Затем на каждом шаге мы обучаем базовые алгоритмы на n — 1 фолдах и используем последний оставшийся фолд для предсказания (вычисления мета-признаков). На полученных мета-признаках обучается мета-модель. Описанный нами метод похож на кросс-валидацию. ▪️Блендинг — упрощённый подход. Мы просто делим тренировочную выборку на две непересекающиеся части. На первой учим базовые алгоритмы, на второй — делаем предсказания и далее строим мета-модель.
Чем различаются стекинг (Stacking) и блендинг (Blending)?
▪️Стекинг — это способ построения ансамблей, при котором результаты базовых алгоритмов объединяются в один с помощью обучаемой мета-модели. Например, мы делим тренировочную выборку на n частей (фолдов). Затем на каждом шаге мы обучаем базовые алгоритмы на n — 1 фолдах и используем последний оставшийся фолд для предсказания (вычисления мета-признаков). На полученных мета-признаках обучается мета-модель. Описанный нами метод похож на кросс-валидацию. ▪️Блендинг — упрощённый подход. Мы просто делим тренировочную выборку на две непересекающиеся части. На первой учим базовые алгоритмы, на второй — делаем предсказания и далее строим мета-модель.
#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
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
