Existujú dva hlavné dôvody, prečo použiť súbor na jeden model a spolu súvisia; sú to: Výkon: Súbor môže robiť lepšie predpovede a dosiahnuť lepší výkon ako ktorýkoľvek jednotlivý prispievajúci model. Odolnosť: Súbor znižuje šírenie alebo rozptyl predpovedí a výkonnosti modelu.
Ako funguje súborová metóda?
Súbory predstavujú metódu strojového učenia, ktorá kombinuje predpovede z viacerých modelov v snahe dosiahnuť lepší prediktívny výkon. … Metódy učenia sa súboru fungujú spájaním funkcií mapovania, ktoré sa naučili prispievajúci členovia.
Sú kompletné modely vždy lepšie?
Neexistuje žiadna absolútna záruka, že súborový model funguje lepšie ako individuálny model, ale ak ich postavíte veľa, váš individuálny klasifikátor je slabý. Váš celkový výkon by mal byť lepší ako pri individuálnom modeli.
Ako fungujú súborové metódy a prečo sú lepšie ako jednotlivé modely?
Model súboru kombinuje viacero „individuálnych“(rôznych) modelov dohromady a poskytuje vynikajúcu predikčnú silu … Súbor je v podstate vzdelávacia technika pod dohľadom na kombinovanie viacerých slabých študentov/modelov do produkovať silného študenta. Súborový model funguje lepšie, keď zoskupujeme modely s nízkou koreláciou.
Kde môžu byť techniky súboru užitočné?
Techniky súboru využívajú kombináciu učebných algoritmov na optimalizáciu lepšieho prediktívneho výkonu. Zvyčajne obmedzujú nadmernú montáž v modeloch a robia model robustnejším (nie je pravdepodobné, že bude ovplyvnený malými zmenami v trénovacích údajoch).
