Eu quero criar um modelo de regressão que seja uma média de vários modelos OLS, cada um com base em um subconjunto dos dados completos. A idéia por trás disso é baseada neste artigo . Crio k folds e construo k modelos OLS, cada um com dados sem uma das dobras. Em seguida, faço a média dos...
Eu tenho tentado entender o aumento de gradiente lendo vários blogs, sites e tentando encontrar minha resposta procurando, por exemplo, no código-fonte do XGBoost. No entanto, não consigo encontrar uma explicação compreensível de como algoritmos de aumento de gradiente produzem estimativas de...
Recentemente, me interessei pelo empilhamento de modelos como uma forma de aprendizado por conjunto. Em particular, experimentei um pouco com alguns conjuntos de dados de brinquedos para problemas de regressão. Eu basicamente implementei regressores individuais de "nível 0", armazenei as previsões...
Métodos de conjuntos baseados em árvores, como Floresta Aleatória e derivadas subsequentes (por exemplo, floresta condicional), todos pretendem ser úteis nos chamados problemas "pequenos n , grandes p ", para identificar importância relativa variável. De fato, esse parece ser o caso, mas minha...
Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...
Estou lendo o aprendizado prático de máquina com o Scikit-Learn e o TensorFlow: conceitos, ferramentas e técnicas para criar sistemas inteligentes . Então, não sou capaz de descobrir a diferença entre votação forçada e votação suave no contexto de métodos baseados em conjuntos. Cito descrições...
Algoritmos de reforço, como o AdaBoost , combinam vários classificadores 'fracos' para formar um único classificador mais forte. Embora em teoria o aumento deva ser possível com qualquer classificador de base, na prática parece que os classificadores baseados em árvore são os mais comuns. Por que...
Estou tentando projetar uma técnica de fatoração matricial para um sistema simples de recomendação de itens de usuário. Eu tenho 2 perguntas sobre isso. Primeiro, em uma implementação simples que vi da técnica de fatoração matricial para recomendação de filme, o autor acabou de inicializar as...
Como um classificador de conjunto mescla as previsões de seus classificadores constituintes? Estou tendo dificuldade em encontrar uma descrição clara. Em alguns exemplos de código que encontrei, o conjunto apenas calcula a média das previsões, mas não vejo como isso poderia fazer uma precisão geral...
Digamos que eu tenho três conjuntos de dados de tamanho cada:nnn = alturas de pessoas apenas dos EUAy1y1y_1 = alturas de homens de todo o mundoy2y2y_2 = alturas das mulheres de todo o mundoy3y3y_3 E eu construir um modelo linear para cada com fatores , i = 1 , . . . , k :xEuxix_ii = 1 , . ....
Podemos generalizar todos os métodos de conjunto usando votação? Os métodos de reforço também usam o voto para colocar os alunos fracos no modelo final? Minha compreensão da técnica: Impulsionar: adiciona continuamente um aluno fraco para aumentar os pontos de dados que não foram classificados...
Em todos os papéis florestais aleatórios (de regressão) que li, quando chega a hora de reunir as previsões de todas as árvores, tomamos o valor médio como previsão. Minha pergunta é por que fazemos isso? Existe uma justificativa estatística para obter a média? EDIT: Para esclarecer a questão, eu...
Meu problema é o seguinte: tenho um conjunto de preditores de que cada um produz uma distribuição em um conjunto de classes. O que eu gostaria de fazer é primeiro ter um prévio não informativo sobre a aparência dessa distribuição de rótulos e depois atualizá-lo com a previsão de cada membro do...