Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Объясните смысл бэггинга?

Бэггинг (bagging) можно расшифровать как bootstrap aggregating. Он предполагает три основных шага:
✔️Bootstrapping
На этом этапе мы создаём подвыборки из данных. Таким образом мы получаем несколько датасетов, на которых далее будем обучать разные копии модели.
✔️Parallel training
На этом этапе копии модели (их называют базовыми моделями) обучаются параллельно и независимо друг от друга.
✔️Aggregation
В конце концов мы берём обученные базовые модели и на их основе рассчитываем, в зависимости от типа задачи, среднее значение или класс, предсказанный большинством.

Бэггинг помогает уменьшить переобучение в моделях. Основная его цель — снизить вариативность (или дисперсию) предсказаний. Метод используется, например, на деревьях решений — в данном случае его называют случайный лес (Random Forest).

#машинное_обучение

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/304

1.3K viewsMar 31, 2024 at 12:55

Объясните смысл бэггинга?

Бэггинг (bagging) можно расшифровать как bootstrap aggregating. Он предполагает три основных шага:
✔️Bootstrapping
На этом этапе мы создаём подвыборки из данных. Таким образом мы получаем несколько датасетов, на которых далее будем обучать разные копии модели.
✔️Parallel training
На этом этапе копии модели (их называют базовыми моделями) обучаются параллельно и независимо друг от друга.
✔️Aggregation
В конце концов мы берём обученные базовые модели и на их основе рассчитываем, в зависимости от типа задачи, среднее значение или класс, предсказанный большинством.

Бэггинг помогает уменьшить переобучение в моделях. Основная его цель — снизить вариативность (или дисперсию) предсказаний. Метод используется, например, на деревьях решений — в данном случае его называют случайный лес (Random Forest).

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований