Jednak\u017ce metody takie jak pakowanie<\/a> i lasy losowe<\/a> pozwalaj\u0105 zbudowa\u0107 wiele r\u00f3\u017cnych modeli w oparciu o powtarzaj\u0105ce si\u0119 pr\u00f3bki z oryginalnym zbiorem danych \u0142adowane metod\u0105 \u0142adowania pocz\u0105tkowego. Prognoz na podstawie nowych danych dokonuje si\u0119 na podstawie \u015bredniej przewidywa\u0144 poszczeg\u00f3lnych modeli.<\/span><\/p>\n Metody te zwykle oferuj\u0105 popraw\u0119 dok\u0142adno\u015bci przewidywania w por\u00f3wnaniu z metodami, kt\u00f3re wykorzystuj\u0105 tylko jeden model predykcyjny, poniewa\u017c wykorzystuj\u0105 nast\u0119puj\u0105cy proces:<\/span><\/p>\n Inn\u0105 metod\u0105, kt\u00f3ra zapewnia jeszcze wi\u0119ksz\u0105 popraw\u0119 dok\u0142adno\u015bci przewidywa\u0144, jest wzmacnianie<\/strong> .<\/span><\/p>\n Wzmocnienie to metoda, kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna zastosowa\u0107 w przypadku dowolnego typu modelu, ale najcz\u0119\u015bciej stosuje si\u0119 j\u0105 w przypadku drzew decyzyjnych.<\/span><\/p>\n Idea wzmocnienia jest prosta:<\/span><\/p>\n 1. Najpierw zbuduj s\u0142aby model.<\/strong><\/span><\/p>\n 2. Nast\u0119pnie zbuduj kolejny s\u0142aby model w oparciu o reszty z poprzedniego modelu.<\/strong><\/span><\/p>\n 3. Kontynuuj ten proces, a\u017c k-krotna walidacja krzy\u017cowa nie ka\u017ce nam przesta\u0107.<\/strong><\/span><\/p>\n Stosuj\u0105c t\u0119 metod\u0119, mo\u017cemy zacz\u0105\u0107 od s\u0142abego modelu i kontynuowa\u0107 \u201epoprawianie\u201d jego wydajno\u015bci poprzez sekwencyjne budowanie nowych drzew, kt\u00f3re poprawiaj\u0105 wydajno\u015b\u0107 poprzedniego drzewa, a\u017c do uzyskania ostatecznego modelu o du\u017cej dok\u0142adno\u015bci predykcyjnej.<\/span> <\/p>\n Okazuje si\u0119, \u017ce wspomaganie jest w stanie wygenerowa\u0107 jedne z najpot\u0119\u017cniejszych modeli w ca\u0142ym uczeniu maszynowym.<\/span><\/p>\n W wielu bran\u017cach modele ulepszone s\u0105 u\u017cywane jako modele referencyjne w produkcji, poniewa\u017c maj\u0105 tendencj\u0119 do przewy\u017cszania wszystkich innych modeli.<\/span><\/p>\n Powodem, dla kt\u00f3rego ulepszone szablony dzia\u0142aj\u0105 tak dobrze, jest zrozumienie prostego pomys\u0142u:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Po pierwsze, ulepszone modele konstruuj\u0105 s\u0142abe drzewo decyzyjne o niskiej dok\u0142adno\u015bci predykcyjnej. M\u00f3wi si\u0119, \u017ce to drzewo decyzyjne ma nisk\u0105 wariancj\u0119 i du\u017ce obci\u0105\u017cenie.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Poniewa\u017c ulepszone modele pod\u0105\u017caj\u0105 za procesem sekwencyjnego doskonalenia poprzednich drzew decyzyjnych, og\u00f3lny model jest w stanie powoli zmniejsza\u0107 b\u0142\u0105d systematyczny na ka\u017cdym etapie bez znacz\u0105cego zwi\u0119kszania wariancji.<\/span><\/p>\n 3.<\/strong> Ostateczny dopasowany model ma zazwyczaj wystarczaj\u0105co niskie obci\u0105\u017cenie i<\/em> wariancj\u0119, co prowadzi do modelu zdolnego do generowania niskich poziom\u00f3w b\u0142\u0119d\u00f3w testowych na nowych danych.<\/span><\/p>\n Oczywist\u0105 zalet\u0105 wzmacniania jest to, \u017ce umo\u017cliwia ono tworzenie modeli o du\u017cej dok\u0142adno\u015bci predykcyjnej w por\u00f3wnaniu z prawie wszystkimi innymi typami modeli.<\/span><\/p>\n Potencjaln\u0105 wad\u0105 jest to, \u017ce dopasowany ulepszony model jest bardzo trudny do interpretacji. Chocia\u017c mo\u017ce zaoferowa\u0107 ogromn\u0105 zdolno\u015b\u0107 przewidywania warto\u015bci odpowiedzi nowych danych, trudno jest wyja\u015bni\u0107 dok\u0142adny proces, kt\u00f3rego u\u017cywa, aby to osi\u0105gn\u0105\u0107.<\/span><\/p>\n W praktyce wi\u0119kszo\u015b\u0107 analityk\u00f3w danych i praktyk\u00f3w uczenia maszynowego tworzy ulepszone modele, poniewa\u017c chc\u0105 m\u00f3c dok\u0142adnie przewidzie\u0107 warto\u015bci odpowiedzi nowych danych. Zatem fakt, \u017ce ulepszone modele s\u0105 trudne w interpretacji, generalnie nie stanowi problemu.<\/span><\/p>\n W praktyce istnieje wiele rodzaj\u00f3w algorytm\u00f3w stosowanych do boostowania, m.in.:<\/span><\/p>\n W zale\u017cno\u015bci od rozmiaru zbioru danych i mocy obliczeniowej komputera jedna z tych metod mo\u017ce by\u0107 lepsza od drugiej.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Wi\u0119kszo\u015b\u0107 nadzorowanych algorytm\u00f3w uczenia maszynowego opiera si\u0119 na u\u017cyciu jednego modelu predykcyjnego, takiego jak regresja liniowa , regresja logistyczna , regresja grzbietowa itp. Jednak\u017ce metody takie jak pakowanie i lasy losowe pozwalaj\u0105 zbudowa\u0107 wiele r\u00f3\u017cnych modeli w oparciu o powtarzaj\u0105ce si\u0119 pr\u00f3bki z oryginalnym zbiorem danych \u0142adowane metod\u0105 \u0142adowania pocz\u0105tkowego. Prognoz na podstawie nowych danych […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1230","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n\n
Co to jest wzmacnianie?<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
\n
\n
![\"Wzmocnij](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/booster1.png\")
<\/p>\n Dlaczego boostowanie dzia\u0142a?<\/strong><\/h3>\n
Zalety i wady boostingu<\/strong><\/h3>\n
Booster w praktyce<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n