Ансамбли

Бутстреппинг

• Метод оценки распределения статистики выборки путем случайной выборки с возвращением

• Способ генерации новых образцов данных путем их интерполяции

• Процесс выбора признаков для модели машинного обучения

• Процесс объединения нескольких моделей для улучшения точности предсказаний

Основной принцип алгоритма беггинга

• Использование случайной выборки для создания новых признаков на основе существующих

• Создание одной модели с использованием всех доступных признаков без отбора

• Объединение предсказаний нескольких моделей, обученных на различных поднаборах данных

• Обучение модели только на наиболее важных признаках для повышения производительности

Что характеризует метод бустинга?

• Простое усреднение предсказаний нескольких независимых моделей

• Обучение модели, которая минимизирует абсолютную ошибку

• Последовательное обучение моделей, где каждая следующая модель фокусируется на ошибках предыдущих

• Случайное разделение данных на большое количество независимых подвыборок

Основной принцип для метода стекинга

• Обучение одной модели на случайно выбранных поднаборах данных

• Применение метода градиентного спуска для оптимизации одной модели

• Объединение предсказаний нескольких моделей с использованием мета-модели для улучшения точности

• Использование только одной модели для предсказания на всех данных

Какой из следующих параметров является ключевым для настройки в алгоритме градиентного бустинга?

• Параметр регуляризации L1

• Максимальное количество итераций для обучения каждой модели (max_iterations)

• Размер обучающей выборки (ложный ответ)

• Количество деревьев в ансамбле