Baseado na árvore de aumento de gradiente vs floresta aleatória . GBDT e RF usando estratégias diferentes para lidar com tendências e variações. Minha pergunta é: posso alterar a amostra do conjunto de dados (com substituição) para treinar vários GBDT e combinar suas previsões como resultado...
Na ESL , Seção 9.7, há um parágrafo declarando que o tempo de computação de uma divisão no crescimento de uma árvore de classificação (ou regressão) geralmente escala como que é o número de preditores e é o número de amostras.pNlogNpNlogNp N \log NpppNNN Uma abordagem ingênua resulta em uma...
Eu vim por vários postos e documentos alegando que a poda de árvores em um conjunto de árvores "ensacadas" não é necessária (veja 1 ). No entanto, é necessariamente (ou pelo menos em alguns casos conhecidos) prejudicial realizar a poda (digamos, com a amostra OOB) nas árvores individuais de um...
Digamos que você treine dois modelos diferentes do Gradient Boosting Classifier em dois conjuntos de dados diferentes. Você usa a validação cruzada de exclusão única e plota os histogramas de previsões que os dois modelos produzem. Os histogramas são assim: e isto: Portanto, em um caso, as...