چرا گروه ها کار می کنند؟

2024 نویسنده: Fiona Howard | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2024-01-10 06:36

دو دلیل اصلی برای استفاده از یک مجموعه بر روی یک مدل وجود دارد، و آنها به هم مرتبط هستند. آنها عبارتند از: عملکرد: یک گروه می‌تواند پیش‌بینی‌های بهتری انجام دهد و عملکرد بهتری نسبت به هر مدلی که کمک می‌کند به دست آورد. استحکام: یک مجموعه گسترش یا پراکندگی پیش‌بینی‌ها و عملکرد مدل را کاهش می‌دهد.

روش گروهی چگونه کار می کند؟

Ensemble ها یک روش یادگیری ماشینی هستند که پیش‌بینی‌های چندین مدل را در تلاش برای دستیابی به عملکرد پیش‌بینی بهتر ترکیب می‌کنند. … روش‌های یادگیری گروهی با ترکیب توابع نگاشت آموخته‌شده توسط اعضا کار می‌کنند.

آیا مدل های گروهی همیشه بهتر هستند؟

هیچ تضمین مطلقی وجود ندارد که یک مدل گروهی بهتر از یک مدل فردی عمل کند، اما اگر بسیاری از آنها را بسازید و طبقه‌بندی‌کننده فردی شما ضعیف باشد. عملکرد کلی شما باید بهتر از یک مدل فردی باشد.

روش‌های گروهی چگونه کار می‌کنند و چرا بر مدل‌های فردی برتری دارند؟

مدل گروهی چندین مدل «انفرادی» (متنوع) را با هم ترکیب می کند و قدرت پیش بینی برتر را ارائه می دهد… اساساً، یک گروه یک تکنیک یادگیری نظارت شده برای ترکیب چندین یادگیرنده/مدل ضعیف یک یادگیرنده قوی تولید کند وقتی مدل‌هایی را با همبستگی کم ترکیب می‌کنیم، مدل گروهی بهتر کار می‌کند.

در کجا تکنیک های گروه ممکن است مفید باشد؟

تکنیک های Ensemble از ترکیبی از الگوریتم های یادگیری برای بهینه سازی عملکرد پیش بینی بهتر استفاده می کنند. آنها معمولاً بیش از حد در مدل ها را کاهش می دهند و مدل را قوی تر می کنند (بعید است تحت تأثیر تغییرات کوچک در داده های آموزشی قرار گیرد).