Terminų žodynas

Atsitiktinio miško regresija

Kas yra Atsitiktinio miško regresija?

Atsitiktinio miško regresija prognozuoja skaitines reikšmes sujungdama daugybę sprendimų medžių. Kiekvienas medis mokomas pagal atsitiktinę duomenų imtį ir atsitiktinai parinktus požymius; rezultatas yra visų medžių prognozių vidurkis. Dėl to metodas atsparesnis ir mažiau linkęs į persimokymą nei pavienis medis. Jis naudojamas, pavyzdžiui, pardavimų prognozėms, kainų vertinimui ar energijos poreikiui – dažnai kaip tvirtas atspirties taškas lentelių duomenims.

Temos

regresija
ansamblio metodas
sprendimų medžiai

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją

← Visi terminai

Susiję terminai

Sprendimų medis

Sprendimų medis – tai modelis, vaizduojantis sprendimą kaip paprastų klausimų „taip / ne“ seką: kiekviena šaka tikrina vieną požymį, o kiekvienas lapas pateikia rezultatą. Mašininiame mokymesi tokie medžiai išmokstami automatiškai iš duomenų ir naudojami klasifikavimui ar prognozavimui. Pagrindinis jų privalumas – skaidrumas, pavyzdžiui, parodoma, kodėl paskolos paraiška buvo pažymėta pagal pajamas, terminą ir mokėjimų istoriją.

Mašininis mokymasis
Įvertinimas
+1

Bagging

Bagging (sutrumpinimas nuo bootstrap aggregating) – mašininio mokymosi ansamblio metodas: daug modelių mokoma atsitiktinai atrinktomis mokymo duomenų imtimis, o jų prognozės suvidurkinamos arba sujungiamos daugumos balsavimu. Taip rezultatai tampa stabilesni ir mažėja permokymas. Žinomiausias pavyzdys – atsitiktinis miškas, sujungiantis daug sprendimų medžių, pavyzdžiui, klientų nutekėjimui ar kainoms prognozuoti.

Ansamblio metodai
Mašininis mokymasis
+1

gradientinis stiprinimas

Gradientinis stiprinimas yra mašininio mokymosi technika, kuri iš eilės sujungia daug paprastų modelių – dažniausiai mažų sprendimų medžių. Kiekvienas naujas medis mokomas specialiai sumažinti likusias ankstesnių klaidas. Rezultatas – labai tikslūs modeliai lentelių duomenims, pavyzdžiui, kredito rizikai, pardavimų prognozėms ar klientų nutekėjimo tikimybei. Gerai žinomos realizacijos yra XGBoost, LightGBM ir CatBoost; norint išvengti persimokymo, reikia kruopštaus derinimo.

Mašininis mokymasis
ansamblio metodas
+1

Tiesinė regresija

Tiesinė regresija – tai statistinis metodas, aprašantis ryšį tarp tikslinio kintamojo ir vieno ar kelių prediktorių tiese ar plokštuma. Koeficientai dažniausiai parenkami taip, kad būtų minimali kvadratinių nuokrypių suma. Metodas lengvai suprantamas ir interpretuojamas: pavyzdžiui, juo galima įvertinti, kiek išauga pajamos, kai reklamos biudžetas padidėja 1 000 €. Jo ribos išryškėja esant netiesiniams ryšiams.

Statistika
prognozavimas
+1