روش های جمع آوری ترکیب مدل های یادگیری ماشین های متعدد برای بهبود دقت پیش بینی و استحکام آن ها به طور گسترده ای در وظایف یادگیری نظارت شده برای استفاده از نقاط قوت الگوریتم های مختلف و کاهش خطا استفاده می شود.این مقاله اصول طراحی کلیدی را بررسی می کند و نمونه هایی از تکنیک های گروه مشترک را فراهم می کند.

اصول بنیادی روش های جمع آوری

ایده اصلی پشت روش های گروه، جمع آوری پیش بینی های چندین مدل برای تولید خروجی نهایی است.این رویکرد به کاهش تعصبات و نوسانات مدل فردی کمک می کند. دو اصل اصلی تنوع و استقلال در میان مدل ها هستند که برای گروه های موثر ضروری هستند.

طراحی موثر شامل انتخاب مدل های مختلف است که اشتباهات مختلف را ایجاد می کنند. ترکیب این مدل ها از طریق روش هایی مانند رای گیری یا به طور متوسط افزایش عملکرد کلی. مدل های بیمه به اندازه کافی مستقل از خطاهای مرتبط هستند که می توانند مزایای گروه را کاهش دهند.

انواع رایج تکنیک های Ensemble

چندین روش گروه در یادگیری تحت نظارت محبوب هستند، هر کدام با مکانیسم های منحصر به فرد:

  • برچسب زدن: مدل های متعدد را به طور موازی با استفاده از نمونه های بوت استرپ و جمع آوری پیش بینی های خود مانند جنگل های تصادفی ساخت.
  • بوتزینگ: مدل های قطار، با تمرکز بر اصلاح خطاهای قبلی، نمونه ای از AdaBoost و Gradient Boosting.
  • : انواع مختلف مدل ها را با آموزش مدل متا بر خروجی های خود ترکیب می کند.

طراحی و مثال ها

هنگام طراحی یک گروه، تنوع مدل ها، هزینه محاسباتی و تفسیر سیستم ترکیبی را در نظر بگیرید.به عنوان مثال، جنگل های تصادفی با استفاده از درختان تصمیم گیری برای رسیدگی به داده های با ابعاد بالا به طور موثر، روش های تقویت مانند افزایش گرادیان برای داده های ساختاری مناسب هستند و اغلب به دقت بالا دست می یابند.

پیاده سازی روش های گروه شامل انتخاب مدل های پایه مناسب، تنظیم هیپرپارمتر و اعتبار عملکرد در مجموعه داده های جداگانه است. طراحی مناسب تضمین می کند که این گروه قدرت پیش بینی بدون پیچیدگی بیش از حد را افزایش می دهد.