Машинное обучение: ансамбль смешивания на Python
24 min
Tutorial
Translation
Смешивание — это ансамблевый алгоритм машинного обучения. Это разговорное название для стекового обобщения (stacked generalization) [далее будем использовать термин «пакетирование» вместо принятого в научных работах термина «стекинг»] или ансамбля пакетирования, где вместо того чтобы обучать метамодель на прогнозах вне групп, сделанных базовой моделью, модель обучается на прогнозах, сделанных на независимом наборе данных.
Термин «смешивание» использовался для описания моделей пакетирования, которые объединили многие сотни моделей в конкуренции на соревновании по машинному обучению от Netflix с призом в $1 000 000, и как таковое смешивание остаётся популярным методом и названием для пакетирования в конкурсах машинного обучения, например на Kaggle. Специально к старту нового потока курса «Машинное обучение» делимся туториалом, из которого вы узнаете, как разработать и оценить смешанный ансамбль на python. После завершения этого туториала вы будете знать:
Термин «смешивание» использовался для описания моделей пакетирования, которые объединили многие сотни моделей в конкуренции на соревновании по машинному обучению от Netflix с призом в $1 000 000, и как таковое смешивание остаётся популярным методом и названием для пакетирования в конкурсах машинного обучения, например на Kaggle. Специально к старту нового потока курса «Машинное обучение» делимся туториалом, из которого вы узнаете, как разработать и оценить смешанный ансамбль на python. После завершения этого туториала вы будете знать:
- Смешанные ансамбли — это тип пакетирования моделей, при котором метамодель обучается с использованием прогнозов на независимом тестовом наборе данных валидации вместо прогнозов во время k-кратной кросс-валидации.
- Как разработать смешанный ансамбль, включая функции обучения модели и составления прогнозов на основе новых данных.
- Как оценить смешанные ансамбли для задач классификации и регрессионного прогностического моделирования.
