Машинное обучение - - Бустинг + конспект от YandexGPT =

• Обсуждение вопросов по домашнему заданию и тестам. • Обсуждение кластеризации и бустинга. 17:04 Ансамбли и бустинг • Обсуждение ансамблей и бустинга как устойчивых алгоритмов для решения задач классификации. • Обсуждение минимизации целевой функции и трех компонентов ошибки: смещение, дисперсия и шум. • Обсуждение различных случаев обучения моделей и их влияния на точность предсказаний. 20:43 Бустинг и его принципы • Бустинг - это метод машинного обучения, основанный на идее адаптивного бустинга. • Он использует несколько классификаторов, которые обучаются на основе ошибок предыдущего классификатора. • Бустинг может быть использован для решения задач классификации и регрессии. 28:51 Адаптивный бустинг • Адаптивный бустинг использует веса для каждой точки данных, которые назначаются для каждого классификатора. • Веса обновляются на основе ошибок предыдущего классификатора и используются для определения следующего классификатора. 37:10 Объяснение работы бустинга • Бустинг объединяет решения нескольких классификаторов, используя их веса и коэффициенты ошибок. • В итоге получается сложная граница решений, которая может быть использована для решения задач классификации. 41:12 Алгоритм Ada Boost • В видео обсуждается алгоритм Ada Boost, который использует деревья решений для классификации и регрессии. • В основе алгоритма лежит идея о том, что каждое дерево решений может быть использовано для улучшения итогового решения. • В видео обсуждаются различные параметры алгоритма, такие как количество деревьев, степень влияния слабых учеников, функции потерь и возможность использования различных моделей. 57:15 Преимущества и недостатки алгоритма • Преимуществами алгоритма являются его универсальность, хорошая скорость схождения и возможность визуализации и интерпретации результатов. • Однако, алгоритм может быть чувствителен к выбросам и может быть неэффективен при работе с большими датасетами. • В целом, алгоритм Ada Boost является сильным конкурентом для других алгоритмов классификации и регрессии, особенно для табличных данных. 01:04:34 Бустинг для регрессии • В видео рассматривается использование бустинга для решения задачи регрессии. • В процессе обучения модели, используются библиотеки Boosting Ada Boost и Gradient Boosting. • В результате, получается модель, которая предсказывает стоимость автомобиля на основе признаков, таких как модель, год выпуска и коробка передач. 01:35:06 Градиентный бустинг • В видео объясняется, что градиентный бустинг основан на использовании градиента функции потерь для оценки правильности предсказаний модели. • В процессе обучения, модель строится на основе остатков от реальных значений и предсказаний, разбивая данные на области, где значение меняется. • Для каждой области строится дерево решений, и затем обновляется значение функции потерь. 01:42:41 Градиентный бустинг • В видео обсуждается градиентный бустинг, который является алгоритмом машинного обучения, основанным на идее градиентного спуска. • Он используется для решения задач классификации и регрессии, где функция потерь может быть различной. • В градиентном бустинге, данные оцениваются с учетом среднего значения для всех данных, затем знак предсказаний делится на области, и строится дерево решений для каждой области. • В процессе обучения, функция потерь корректируется, и дерево решений обновляется с учетом ошибок предыдущих моделей. 01:56:31 Сравнение с другими библиотеками • В видео обсуждаются различные библиотеки, которые реализуют градиентный бустинг, включая xgboost, Microsoft gbm и Cat Boost. • Все эти библиотеки имеют свои особенности и преимущества, но в целом, градиентный бустинг является устойчивым алгоритмом для классификации и регрессии, который сопоставим с нейронными сетями по точности и скорости. • Однако, он может быть чувствителен к шумам и выбросам, и может быть сложно интерпретировать результат. • В видео также обсуждаются различные методы оптимизации и распараллеливания, которые используются для ускорения обучения и повышения точности. 02:05:47 Градиентный бустинг • Обсуждение использования градиентного бустинга для решения задач регрессии и классификации. • Реализация градиентного бустинга в различных библиотеках с оптимизацией и настройками. 02:13:29 Реализация градиентного бустинга • Обсуждение параметров и настроек градиентного бустинга, включая количество итераций, оценку переобучения, глубину дерева и список категориальных признаков. • Демонстрация работы градиентного бустинга на примере задачи регрессии с использованием датасета Iris. 02:21:24 Использование градиентного бустинга на практике • Предложение попробовать использовать градиентный бустинг на практике, используя различные датасеты и библиотеки. • Обсуждение возможных проблем с загрузкой и использованием градиентного бустинга. • Завершение обсуждения и переход к следующей задаче - использование Cat Boost для задачи классификации или регрессии. 02:48:59 Обсуждение результатов и метрик