本视频展示了如何使用集成学习的两种策略,硬投票和软投票,在分类问题中提升算法性能。首先,通过scikit-learn库选择了几种分类算法,包括随机森林、逻辑回归和支持向量机。视频指导如何从API文档中确定并导入需要的投票器模块,并进行算法实例化及默认参数设置。随后,通过两种投票方式的比较来展示集成策略如何在实践中提高预测...
例如,如果算法 1 以 40% 的概率预测对象是一块岩石,而算法 2 以 80% 的概率预测它是一个岩石,那么集成将预测该对象是一个具有 (80 + 40) / 2 = 60% 的岩石 可能性。 在硬投票中,每个算法的预测都被认为是选择具有最高票数的类的集合。 例如,如果三个算法将特定葡萄酒的颜色预测为“白色”、“白色...
数据科学家经常使用多个算法进行预测,并将多个机器学习算法的输出(称为“集成学习”)结合起来,以获得比所有个体模型都更好的更健壮的输出。则下列说法正确的是? (A)基本模型之间相关性高 (B)基本模型之间相关性低 (C)集成方法中,使用加权平均代替投票方法...
集成算法(Ensemble Learning)是一种将多个弱学习器组合起来形成一个强大的学习模型的方法。 通过结合多个学习器的预测结果,集成算法能够提升整体的预测性能,并且在泛化能力上通常比单个学习器更好。 下面列举常见的集成算法,先有 - 深夜努力学算法于20231017发布在抖
什么是随机森林 | 随机森林算法由多个决策树构成,并且这些树在训练时是独立的。每个决策树都会对输入数据进行一次预测,然后随机森林算法将这些预测结果进行整合(例如,通过多数投票),以产生最终的预测结果。 Bagging集成学习 随机森林是基于Bagging 思想的一种集成学习算法。Bagging 思想通过对原始数据进行有放回的抽样,生...
本文还重点分析了集成机器学习的一个重要机制:多个弱分类器集成的方法,机器学习中的弱学习到强学习,集成的关键是投票,最简单的方法是“绝对多数”的方法。在本文中着重讨论了Viola等提出的基于AdaBoost的实时人脸检测算法,该方法使用了Haar-like特征表示图像,引入了“积分图”概念,采用矩形特征,提高了特征的计算速度。