or
Acest exercițiu face parte din cursul
Arborii de clasificare și regresie (CART) sunt un set de modele de învățare supervizată utilizate pentru probleme de clasificare și regresie. În acest capitol, vei face cunoștință cu algoritmul CART.
Compromisul dintre bias și varianță este unul dintre conceptele fundamentale în învățarea automată supervizată. În acest capitol, vei înțelege cum să diagnostichezi problemele de supraajustare și subajustare. Vei fi introdus și în conceptul de ansamblu, unde predicțiile mai multor modele sunt agregate pentru a produce predicții mai robuste.
Bagging este o metodă de ansamblu care presupune antrenarea aceluiași algoritm de mai multe ori, folosind subseturi diferite extrase din datele de antrenament. În acest capitol, vei înțelege cum poate fi folosit bagging pentru a crea un ansamblu de arbori. Vei învăța și cum algoritmul pădurilor aleatoare poate conduce la o diversitate mai mare a ansamblului prin randomizare la nivelul fiecărei împărțiri din arborii care formează ansamblul.
Exercițiul curent
Boosting se referă la o metodă de ansamblu în care mai multe modele sunt antrenate secvențial, fiecare model învățând din erorile predecesorilor săi. În acest capitol, vei fi introdus în cele două metode de boosting: AdaBoost și Gradient Boosting.
Hiperparametrii unui model de machine learning sunt parametri care nu sunt învățați din date. Aceștia trebuie setați înainte de a ajusta modelul pe setul de antrenament. În acest capitol, vei învăța cum să ajustezi hiperparametrii unui model bazat pe arbori folosind validarea încrucișată prin căutare pe grilă.