مدلهای گروهی مدلهایی هستند که از چندین مدل یا الگوریتم تشکیل شده اند. مدلهای جداگانه را می توان از طریق روشهای مختلف مانند بسته بندی ، تقویت و انباشت ترکیب کرد. مدل سازی گروهی می تواند واریانس را کاهش داده ، سوگیری روش مدل سازی را به حداقل برساند و در نتیجه شانس برازش بیش از حد را کاهش دهد. پیش بینی های مبتنی بر روشهای مدل سازی گروهی با واریانس کمتر پایدارتر هستند. یک کاربرد هیجان انگیز از مدل سازی گروه از سوی نهاد سلامت عمومی در ایالات متحده ارائه شده است ، که مدلهای پیش بینی جمع آوری را در “پیش بینی فصل چالش آنفولانزا” آغاز کرد. سپس آنها را برای دقت بیشتر در یک مجموعه ترکیب کردند.
نیکولا او.
محقق دکتری با استفاده از علم داده برای حل مشکلات. از تفکر ، علمی تخیلی و طراحی لذت می برد.
مدل سازی گروهی می تواند واریانس را کاهش داده ، تعصب روش مدل سازی را به حداقل برساند و شانس برازش بیش از حد را کاهش دهد.
با اسرار مدل سازی گروهی آشنا شوید و بدانید که چرا این مدل بهتر از مدلهای مجرد کار می کند.
برازش بیش از حد
وقتی اولین بار به دقت 97 درصدی رسیدم ، هیجان را به یاد دارم.
وظیفه ما پیش بینی این بود که آیا بیمار مبتلا به آلزایمر می شود یا خیر. با این حال ، لحظه ای که مدل را روی داده های جدید (دیده نشده) اجرا کردم ، دقت به 57 درصد کاهش یافت و هیجان از بین رفت.
این اولین تجربه من در زمینه نصب بیش از حد بود.
برازش زمانی اتفاق می افتد که الگوریتم شما نتواند …