Описание тега ensemble-learning

Описание тега Вопросы с тегом
In statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms.
1 ответ

Как построить фрейм данных для данных временных рядов, используя методы обучения ансамбля

Я пытаюсь предсказать цену Биткойна на t+5, то есть на 5 минут вперед, используя 11 технических индикаторов до момента времени t, которые все могут быть рассчитаны из значений открытия, максимума, минимума, закрытия и объема из временного ряда Битко…
30 июл '18 в 09:53
0 ответов

keras sequential не является допустимым оценщиком, поскольку не реализует метод get_params

Я хочу использовать Neural Network от Keras в качестве оценщика для mlens ( https://github.com/flennerhag/mlens), но при установке from mlens.ensemble import SuperLearner sl = SuperLearner( folds=10, random_state=1, verbose=2, backend="multiprocessi…
02 фев '18 в 17:47
0 ответов

Sklearn Boosting: перекрестная проверка для нахождения оптимального количества оценок без перезапуска каждый раз

В библиотеке ансамбля Python sklearn я хочу тренировать свои данные, используя некоторый метод повышения (скажем, Adaboost). Поскольку я хотел бы знать оптимальное количество оценок, я планирую делать резюме с разным количеством оценок каждый раз. Т…
11 апр '16 в 21:07
2 ответа

caretList: Ошибка в as.character(call_obj$na.action): невозможно принудительно привести тип 'замыкание' к вектору типа 'символ'

caretList: Ошибка в as.character(call_obj$na.action): невозможно принудительно привести тип 'замыкание' к вектору типа 'символ' models <- caretList(SalePrice~.-Id, data=training,na.action = na.exclude, methodList=c("glm","rpart","ridge")) Я пытаю…
25 сен '17 в 19:58
1 ответ

Проблема алгоритма мета-обучения в алгоритме Super Learner в h2o-ai

Мне удалось реализовать супер-ученика в H2o-ai и spark, но согласно второму шагу супер-ученик использует алгоритм мета-обучения Алгоритм супер-ученика 1Установите ансамбль. 1.a Укажите список из L базовых алгоритмов (с конкретным набором параметров …
04 авг '18 в 19:03
1 ответ

Есть ли Python-эквивалент для h2o.stack от R?

Я работаю со сложенными учениками. В соответствии с документами для H2OStackedEnsembleEstimator реализация Python h2o позволяет легко создавать ансамблевые модели. Однако это ограничивается созданием базовых классификаторов с теми же базовыми данным…
12 июл '17 в 15:26
1 ответ

Обновления SGD в пространстве с асинхронной тренировкой

Я ищу творческие способы, чтобы ускорить время тренировки для моих нейронных сетей, а также, возможно, уменьшить исчезающий градиент. Я рассматривал возможность разбить сеть на разные узлы, используя классификаторы на каждом узле в качестве "бустеро…
09 авг '15 в 06:08
1 ответ

Количество соседей в классификаторе случайных подпространств КНН

Я построил модель классификатора, используя KNN в качестве учащихся для ансамбля на основе метода случайных подпространств. У меня есть три предиктора, размерность которых составляет 541 выборка, и я разрабатываю процедуру оптимизации, чтобы найти н…
13 фев '19 в 15:32
1 ответ

Логистическая регрессия - несколько моделей для решения проблемы взаимодействия переменных

Я пытаюсь разработать модель, чтобы предсказать вероятность структурного пожара, приводящего к летальному исходу, используя логистическую регрессию. Это около 1/100 события. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что взаимодействие ме…
26 мар '18 в 16:24
0 ответов

Насколько более высокая точность поезда, чем теста, достаточна для того, чтобы модель была переоснащена?

Рассматривая набор данных из 920 выборок с 40 признаками в задаче двоичной классификации. Набор данных - это набор данных о заболеваниях сердца, общедоступный здесь: archive.ics.uci.edu/ml/datasets/heart+Disease Я предварительно обработал набор данн…
02 май '18 в 21:25
4 ответа

Использование sklearn ансамбля голосования с частичной подгонкой

Может кто-нибудь подскажите, пожалуйста, как использовать ансамбли в склеарне с использованием частичной подгонки. Я не хочу переучивать свою модель. В качестве альтернативы, мы можем передать предварительно обученные модели для ансамбля? Я видел, ч…
21 мар '17 в 06:45
1 ответ

Тренировка составных ансамблевых моделей H2O с использованием экспортированных моделей Mojo и Binary

Я пытаюсь построить многоуровневые ансамблевые модели с использованием API Java H2O. Для этого я обучил 2 модели Модель GBM Модель DRF Я экспортировал эти модели в формате Mojo и Binary. Для экспорта моделей я использовал следующий фрагмент кода: Дл…
16 авг '18 в 08:29
1 ответ

Можем ли мы объединить fastText вместе с SVM?

Я пытаюсь объединить три разные модели (FastText, SVM, NaiveBayes). Я думал об использовании Python для этого. Я уверен, что мы можем объединить NaiveBayes, а также модели SVM. Но можем ли мы объединить fastText, используя python? Может кто-нибудь, …
01 окт '18 в 06:56
1 ответ

Поиск вклада каждого признака в конкретный прогноз по модели ансамбля H2O

Я пытаюсь объяснить решение, принятое моделью h2o GBM. исходя из идеи: https://medium.com/applied-data-science/new-r-package-the-xgboost-explainer-51dd7d1aa211 Я хочу рассчитать вклад каждой функции в принятие определенного решения во время тестиров…
21 фев '18 в 13:26
0 ответов

Python Ensemble VotingClassifier для регрессии

Я хочу создать метод ансамбля для прогнозирования продаж. Предположим, я использую оценки линейной регрессии, дерева решений и регрессии ARIMA. Я решил взять среднее значение вышеупомянутых оценок, чтобы быть моим прогнозируемым значением. Могу ли я…
14 окт '18 в 12:13
1 ответ

Гибридный пакет в R

Я хочу построить багетную модель логистической регрессии в R. Мой набор данных действительно смещен и имеет 0,007% положительных вхождений. Моими мыслями для решения этой проблемы было использование Bagged Logistic Regression. Я сталкивался с пакето…
10 мар '17 в 16:13
1 ответ

Adaboost против гауссовских наивных байесовских

Я новичок в Adaboost, но читал об этом, и это казалось идеальным решением проблемы, над которой я работал. У меня есть набор данных, где классы "Вверх" и "Вниз". Гауссовский наивный байесовский классификатор классифицирует оба класса с точностью ~55…
02 дек '16 в 18:10
1 ответ

Facenet: использование ансамблей наборов для вставки лиц

Facenet - это модель глубокого обучения распознаванию лиц. Он обучен для извлечения признаков, то есть для представления изображения с помощью вектора фиксированной длины, называемого внедрением. После обучения для каждого данного изображения мы бер…
26 дек '17 в 07:35
0 ответов

Невозможно сформировать правильную форму волны на Matlab для усреднения ансамбля

Я пытаюсь использовать matlab для объединения средних значений давления и ЭКГ, собранных с моего устройства. Значит, я пытаюсь получить общую форму волны из множества волн ЭКГ, которые генерирует машина. У меня проблема в том, что иногда генерируема…
15 дек '17 в 03:39
1 ответ

Как объединить две нейронные сети, которые были обучены по-разному?

Я создал две разные нейронные сети, которые предсказывают, собирается ли команда выиграть / проиграть в хоккей. Первый NN был обучен на 82 особенностях из игр, в которые играли. Другой был обучен 115 особенностям статистики игрока во всех играх, в к…
03 янв '19 в 14:44