Оценка на внебагговой выборке

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Начать курс бесплатно

Деревья решений для классификации и регрессии (CART) — это набор моделей обучения с учителем, предназначенных для задач классификации и регрессии. В этой главе вы познакомитесь с алгоритмом CART.

Exercise 1: Дерево решений для классификации Exercise 2: Обучите первое дерево классификации Exercise 3: Оценка дерева классификации Exercise 4: Логистическая регрессия vs дерево классификации Exercise 5: Обучение классификационного дерева Exercise 6: Построение дерева классификации Exercise 7: Использование энтропии в качестве критерия Exercise 8: Энтропия против индекса Джини Exercise 9: Дерево решений для регрессии Exercise 10: Обучите первое дерево регрессии Exercise 11: Оценка дерева регрессии Exercise 12: Линейная регрессия против регрессионного дерева

Компромисс между смещением и дисперсией — одна из фундаментальных концепций в обучении с учителем. В этой главе вы научитесь диагностировать проблемы переобучения и недообучения. Кроме того, вы познакомитесь с концепцией ансамблирования, при котором предсказания нескольких моделей объединяются для получения более устойчивых результатов.

Exercise 1: Ошибка обобщения Exercise 2: Сложность, смещение и дисперсия Exercise 3: Переобучение и недообучение Exercise 4: Диагностика проблем смещения и дисперсии Exercise 5: Создание экземпляра модели Exercise 6: Оценка ошибки при 10-кратной кросс-валидации Exercise 7: Оценка ошибки на обучающей выборке Exercise 8: Высокое смещение или высокая дисперсия?Exercise 9: Ансамблевое обучение Exercise 10: Определение ансамбля Exercise 11: Оценка отдельных классификаторов Exercise 12: Улучшение результатов с помощью голосующего классификатора

Бэггинг — это ансамблевый метод, при котором один и тот же алгоритм обучается многократно на различных подвыборках из обучающих данных. В этой главе вы узнаете, как с помощью бэггинга создать ансамбль деревьев. Вы также изучите, как алгоритм случайного леса позволяет повысить разнообразие ансамбля за счёт случайного выбора признаков при каждом разбиении дерева.

Exercise 1: Бэггинг Exercise 2: Определение классификатора бэггинга Exercise 3: Оценка качества бэггинга Exercise 4: Оценка на внебагговой выборке

Текущее упражнение

Exercise 5: Подготовительный этап Exercise 6: OOB-оценка против оценки на тестовой выборке Exercise 7: Случайные леса (RF)Exercise 8: Обучение регрессора на основе случайного леса Exercise 9: Оценка регрессора случайного леса Exercise 10: Визуализация важности признаков

Бустинг — это ансамблевый метод, при котором несколько моделей обучаются последовательно: каждая следующая модель учится на ошибках предыдущих. В этой главе вы познакомитесь с двумя методами бустинга: AdaBoost и градиентным бустингом.

Exercise 1: AdaBoost Exercise 2: Определение классификатора AdaBoost Exercise 3: Обучение классификатора AdaBoost Exercise 4: Оценка классификатора AdaBoost Exercise 5: Градиентный бустинг (GB)Exercise 6: Определение регрессора на основе градиентного бустинга Exercise 7: Обучение регрессора на основе градиентного бустинга Exercise 8: Оценка регрессора GB Exercise 9: Стохастический градиентный бустинг (SGB)Exercise 10: Регрессия с помощью стохастического градиентного бустинга Exercise 11: Обучение регрессора SGB Exercise 12: Оценка регрессора SGB

Гиперпараметры модели машинного обучения — это параметры, которые не извлекаются из данных. Их необходимо задавать до обучения модели на обучающей выборке. В этой главе вы научитесь настраивать гиперпараметры древовидной модели с помощью кросс-валидации на основе поиска по сетке.

Exercise 1: Настройка гиперпараметров CART Exercise 2: Гиперпараметры дерева решений Exercise 3: Задайте сетку гиперпараметров дерева Exercise 4: Поиск оптимального дерева Exercise 5: Оценка оптимального дерева Exercise 6: Настройка гиперпараметров случайного леса Exercise 7: Гиперпараметры случайного леса Exercise 8: Задайте сетку гиперпараметров случайного леса Exercise 9: Поиск оптимального леса Exercise 10: Оценка оптимального леса Exercise 11: Поздравляем!