Telegram Group & Telegram Channel
Объясните, как работает градиентный бустинг на примере задачи регрессии?

Градиентный бустинг — это мощный ансамблевый метод, который комбинирует предсказания нескольких моделей, обучая их последовательно. Часто в качестве базовых моделей выступают деревья решений. Суть метода в том, что каждая новая модель пытается исправить ошибки предыдущих, приближаясь к идеальному результату шаг за шагом.

▪️Сначала строится базовая модель, дающая простое предсказание целевой переменной. На этом этапе, конечно, модель далека от идеала. Мы измеряем, насколько предсказания модели отличаются от настоящих значений, используя функцию потерь.

▪️Если модель предсказала на 5 больше, чем реальное значение, идеальная поправка для неё была бы -5. Новая модель обучается предсказывать именно этот антиградиент (то есть разницу между предсказанным и истинным значением) для текущей функции потерь. Затем к предсказаниям базовой модели добавляется результат новой модели, корректируя их в нужную сторону.

▪️На каждом следующем шаге очередная модель будет пытаться предсказать антиградиент функции потерь, чтобы улучшить общее предсказание. Это добавление моделей продолжается до тех пор, пока не достигается нужное качество.

▪️В результате предсказание целевой переменной представляет собой взвешенную сумму всех построенных моделей.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/666
Create:
Last Update:

Объясните, как работает градиентный бустинг на примере задачи регрессии?

Градиентный бустинг — это мощный ансамблевый метод, который комбинирует предсказания нескольких моделей, обучая их последовательно. Часто в качестве базовых моделей выступают деревья решений. Суть метода в том, что каждая новая модель пытается исправить ошибки предыдущих, приближаясь к идеальному результату шаг за шагом.

▪️Сначала строится базовая модель, дающая простое предсказание целевой переменной. На этом этапе, конечно, модель далека от идеала. Мы измеряем, насколько предсказания модели отличаются от настоящих значений, используя функцию потерь.

▪️Если модель предсказала на 5 больше, чем реальное значение, идеальная поправка для неё была бы -5. Новая модель обучается предсказывать именно этот антиградиент (то есть разницу между предсказанным и истинным значением) для текущей функции потерь. Затем к предсказаниям базовой модели добавляется результат новой модели, корректируя их в нужную сторону.

▪️На каждом следующем шаге очередная модель будет пытаться предсказать антиградиент функции потерь, чтобы улучшить общее предсказание. Это добавление моделей продолжается до тех пор, пока не достигается нужное качество.

▪️В результате предсказание целевой переменной представляет собой взвешенную сумму всех построенных моделей.

#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

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/666

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.

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 vn


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA