Modele ensemble pagne

Je suis tout à fait d`accord avec vous. Il y a plus de possibilité d`améliorer la précision en utilisant la modélisation d`ensemble. ValueError: le nombre d`entités du modèle doit correspondre à l`entrée. Le modèle n_features est 449 et le n_features d`entrée est 205. Les classificateurs d`ensemble ont été appliqués avec succès en neurosciences, protéomique et diagnostic médical. Comme dans le trouble neuro-cognitif (c.-à-d. la détection d`Alzheimer ou de dystrophie myotonique) basée sur des jeux de données IRM [62] [63] [64] le modèle ensembling représente une famille de techniques qui aident à réduire l`erreur de généralisation dans les tâches de machine learning. Dans cet article, je vais partager quelques façons que l`ensembling a été employé et une certaine intuition de base sur pourquoi il fonctionne. L`empilage de modèle est une méthode d`ensemble efficace dans laquelle les prédictions, générées à l`aide de divers algorithmes d`apprentissage automatique, sont utilisées comme entrées dans un algorithme d`apprentissage de deuxième couche. Cet algorithme de deuxième couche est formé pour combiner de manière optimale les prédictions du modèle pour former un nouvel ensemble de prédictions.

Par exemple, lorsque la régression linéaire est utilisée comme modélisation de deuxième couche, elle évalue ces pondérations en minimisant les erreurs les moins carrées. Toutefois, la modélisation de la deuxième couche n`est pas limitée aux modèles linéaires uniquement; la relation entre les prédicteurs peut être plus complexe, ouvrant la porte à l`emploi d`autres algorithmes d`apprentissage automatique. La modélisation d`ensemble est le processus d`exécution de deux ou plusieurs modèles analytiques liés mais différents, puis la synthèse des résultats en un seul score ou propagation afin d`améliorer la précision des applications d`analyse prédictive et d`exploration de données. Les méthodes d`ensemble sont couramment utilisées pour booster la précision prédictive en combinant les prédictions de plusieurs modèles de machine learning. La sagesse traditionnelle a été de combiner des apprenants dits «faibles». Cependant, une approche plus moderne consiste à créer un ensemble d`une collection bien choisie de modèles forts mais diversifiés. Voici un article sur l`apprentissage d`ensemble dans R: comment construire des modèles d`ensemble dans l`apprentissage automatique? (avec le code en R) Les méthodes d`ensemble sont des techniques qui créent plusieurs modèles, puis les combinent pour produire des résultats améliorés. Les méthodes d`ensemble produisent généralement des solutions plus précises qu`un seul modèle. Cela a été le cas dans un certain nombre de compétitions de machine learning, où les solutions gagnantes ont utilisé des méthodes d`ensemble. Dans le populaire concours de Netflix, le vainqueur a utilisé une méthode d`ensemble pour implémenter un puissant algorithme de filtrage collaboratif.

Un autre exemple est KDD 2009 où le vainqueur a également utilisé des méthodes d`ensemble. Vous pouvez également trouver les gagnants qui ont utilisé ces méthodes dans les compétitions Kaggle, par exemple Voici l`interview avec le vainqueur de CrowdFlower concurrence. Merci pour l`article détaillé et organisé. Pourriez-vous s`il vous plaît m`aider sur la question suivante? DF a 2 fonctionnalités et nous avons monté le modèle de niveau un à DF et y_train, ma question est de savoir comment pouvons-nous utiliser ce modèle pour prédire x_test que nous avons besoin d`obtenir y_test (y prédit pour le jeu de données de test) pour x_test. Modèle équipé de 2 caractéristiques, mais x_test a 20 caractéristiques ne pouvait donc pas utiliser le modèle pour x_test. Par exemple, si je veux utiliser le modèle de niveau un pour prédire Loan_Status pour la concurrence de prédiction de prêt après (Model. fit (DF, y_train)) Comment puis-je utiliser Model. prédire (x_test)? Affichage de l`erreur suivante.! Pour en savoir plus, consultez notre article «modèles d`ensemble empilés pour une meilleure précision de prédiction» et lisez la documentation sur l`exploration de données et l`apprentissage automatique SAS.

Avec ces exemples, vous pouvez déduire qu`un groupe diversifié de personnes sont susceptibles de prendre de meilleures décisions par rapport aux individus. Semblable est vrai pour un ensemble diversifié de modèles par rapport à des modèles simples. Cette diversification dans le machine learning est obtenue par une technique appelée ensemble Learning. L`empilage de modèle utilise un algorithme de deuxième niveau pour estimer les pondérations de prédiction dans le modèle d`ensemble. Les modèles d`ensemble dans l`apprentissage automatique fonctionnent sur une idée similaire.

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