Güçlendirme, bir makine öğrenimi grubundaki varyansı ve önyargıyı azaltmaya yardımcı olan bir algoritmadır. Algoritmalar Algoritmalar (Algoritmalar) Algoritmalar (Algolar), bir görevi yerine getirmek için tanıtılan bir dizi talimattır.Algoritmalar, bir insan tüccar için imkansız bir frekansta kar elde etmek için ticareti otomatikleştirmek için tanıtılmıştır, zayıf öğrencilerin güçlü öğrenicilere dönüştürülmesine yardımcı olur N sayıda öğrenciyi birleştirerek.
Kaynak: Sirakorn [CC BY-SA]
Güçlendirme ayrıca öğrenme algoritmaları için model tahminlerini geliştirebilir. Zayıf öğrenciler, selefleri tarafından sırayla düzeltilir ve bu süreçte güçlü öğrenenlere dönüştürülürler.
Güçlendirme Formları
Yükseltme, aşağıdakiler dahil çeşitli şekillerde olabilir:
1. Uyarlanabilir Artırma (Adaboost)
Adaboost, tek bir güçlü öğrenci oluşturmak için birkaç zayıf öğrenciyi birleştirmeyi amaçlamaktadır. Adaboost, genellikle yalnızca bir bölünmeye sahip karar ağaçları olan ve genellikle karar kütükleri olarak adlandırılan zayıf öğrenenlere odaklanır. Adaboost'taki ilk karar kütüğü, eşit olarak ağırlıklandırılmış gözlemleri içerir.
Önceki hatalar düzeltilir ve yanlış sınıflandırılan gözlemlere, sınıflandırma hatası olmayan diğer gözlemlerden daha fazla ağırlık verilir. Adaboost'un algoritmaları, regresyon ve sınıflandırma prosedürlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Önceki modellerde fark edilen bir hata, doğru bir tahminci yapılana kadar ağırlıklandırma ile ayarlanır.
2. Gradyan Artırma
Gradyan artırma, diğer tüm grup makine öğrenimi prosedürlerinde olduğu gibi, gruba art arda tahmin edicileri ekler ve prosedürün sonunda doğru bir tahminciye ulaşmak için önceki tahmincileri düzeltme sırasını izler. Adaboost, her yinelemede her yanlış gözlem için ağırlıkları ayarlayarak önceki hatalarını düzeltir, ancak gradyan artırma, önceki tahminci tarafından işlenen artık hatalara yeni bir tahminci yerleştirmeyi amaçlar.
Gradyan artırma, daha önce kullanılan öğrencilerin tahminlerindeki zorlukları belirlemek için gradyan inişini kullanır. Önceki hata vurgulanır ve zayıf bir öğrenciyi bir sonraki öğrenciyle birleştirerek, hata zaman içinde önemli ölçüde azaltılır.
3. XGBoost (Aşırı Gradyan Arttırma)
XGBoostimg, yüksek gradyan, gelişmiş performans ve hız ile karar ağaçlarını uygular. Gradyan artırılmış makinelerin uygulanması, bir sırayı takip etmesi gereken model eğitimi nedeniyle nispeten yavaştır. Bu nedenle, ölçeklenebilirlikten yoksunlar Ölçeklenebilirlik Ölçeklenebilirlik hem finansal hem de iş stratejisi bağlamlarında düşebilir. Her iki durumda da, varlığın yavaşlığından kaynaklanan baskıya dayanma kabiliyetini ifade eder.
XGBoost, bir modelin performansına ve hesaplama hızına bağlıdır. Paralelleştirme, dağıtılmış bilgi işlem, önbellek optimizasyonu ve çekirdek dışı bilgi işlem gibi çeşitli avantajlar sağlar.
XGBoost, eğitim sırasında CPU çekirdeklerini kullanarak ağaç oluşturmada paralelleştirme sağlar. Ayrıca, makine kümelerini kullanarak büyük modelleri eğitirken bilgi işlem dağıtır. Çekirdek dışı bilgi işlem, geleneksel bellek boyutuna sığamayan daha büyük veri kümeleri için kullanılır. Önbellek optimizasyonu, mevcut donanımın kullanımını optimize etmek için algoritmalar ve veri yapıları için de kullanılır.
Arttırmanın Artıları ve Eksileri
Bir topluluk modeli olarak güçlendirme, okunması ve yorumlanması kolay bir algoritma ile gelir ve tahmin yorumlarının işlenmesini kolaylaştırır. Tahmin yeteneği, Torbalama Torbalama (Önyükleme Toplama) gibi klon yöntemlerinin kullanımı sayesinde etkilidir. Torbalama tekniği hem regresyon hem de istatistiksel veya rastgele orman ve karar ağaçları için kullanışlıdır. Güçlendirme, fazla oturmayı kolayca engelleyen esnek bir yöntemdir.
Güçlendirmenin bir dezavantajı, her sınıflandırıcı öncekilerdeki hataları düzeltmek zorunda olduğu için aykırı değerlere duyarlı olmasıdır. Bu nedenle, yöntem aşırı değerlere çok bağlıdır. Diğer bir dezavantaj, yöntemin ölçeğini büyütmenin neredeyse imkansız olmasıdır. Bunun nedeni, her tahmincinin doğruluğunu önceki tahmin edicilere dayandırması ve bu nedenle prosedürün modernize edilmesini zorlaştırmasıdır.
Seçenek Ağaçları nelerdir?
Seçenek ağaçları, karar ağaçlarının yerine geçer. Tek bir yapı türetirken topluluk sınıflandırıcılarını temsil ederler. Seçenek ağaçları ile karar ağaçları arasındaki fark, ilkinin hem seçenek düğümlerini hem de karar düğümlerini içermesi, ikincisinin ise yalnızca karar düğümlerini içermesidir.
Bir örneğin sınıflandırılması, onu ağaçta filtrelemeyi gerektirir. Dallardan birini seçmek için bir karar düğümü gerekirken, tüm dallar grubunu almak için bir seçenek düğümü gerekir. Bu, bir seçenek düğümünde, bir tahminle sonuçlanmak için tek bir sınıflandırmada birleştirilmesi gereken birden fazla yaprakla sonuçlandığı anlamına gelir. Bu nedenle, süreçte oylama gereklidir; burada çoğunluk oyu, düğümün bu süreç için tahmin olarak seçildiği anlamına gelir.
Yukarıdaki süreç, kesin bir kazanan bulamazlarsa oyu kaybedecekleri için seçenek düğümlerinin iki seçenekle gelmemesi gerektiğini açıkça ortaya koymaktadır. Diğer olasılık, Bayes yaklaşımı veya ağırlıklı olmayan ortalamalar yöntemi gibi yaklaşımları izleyerek çeşitli yollardan olasılık tahminlerinin ortalamasını almaktır.
Seçenek ağaçları, mevcut karar ağacı öğrenenleri değiştirerek veya birkaç bölmenin ilişkilendirildiği bir seçenek düğümü oluşturarak da geliştirilebilir. İzin verilen tolerans seviyesindeki her karar ağacı, seçenek ağaçlarına dönüştürülebilir.
Daha fazla kaynak
Finans, Sertifikalı Bankacılık ve Kredi Analisti (CBCA) ™ CBCA ™ Sertifikasyonunun resmi sağlayıcısıdır Sertifikalı Bankacılık ve Kredi Analisti (CBCA) ™ akreditasyonu, finans, muhasebe, kredi analizi, nakit akışı analizini kapsayan kredi analistleri için küresel bir standarttır sözleşme modellemesi, kredi geri ödemeleri ve daha fazlası. Herhangi birini birinci sınıf bir finansal analiste dönüştürmek için tasarlanmış sertifika programı.
Finansal analiz bilginizi öğrenmeye ve geliştirmeye devam etmek için aşağıdaki ek Finans kaynaklarını şiddetle tavsiye ediyoruz:
- Fintech (Finansal Teknoloji) Fintech (Finansal Teknoloji) Fintech terimi, ticari operasyonları ve finansal hizmetlerin sunumunu geliştirmek için kullanılan finans ve teknoloji arasındaki sinerjiyi ifade eder.
- Niceliksel Finans Niceliksel Finans Niceliksel finans, finansal piyasaları ve menkul kıymetleri analiz etmek için matematiksel modellerin ve son derece büyük veri kümelerinin kullanılmasıdır. Yaygın örnekler arasında (1) opsiyonlar gibi türev menkul kıymetlerin fiyatlandırılması ve (2) özellikle portföy yönetimi ile ilgili olduğu için risk yönetimi yer alır.
- Sahtekarlık Sahtekarlığı Sahtekarlık, vadeli işlem sözleşmelerini satın almak veya satmak için teklifler vermeyi ve anlaşmanın yürütülmesinden önce teklifleri veya teklifleri iptal etmeyi içeren yıkıcı bir algoritmik ticaret uygulamasıdır. Uygulama, piyasada yanlış bir talep resmi veya yanlış karamsarlık yaratmayı amaçlamaktadır.
- Yazılım Mühendisi Maaş Rehberi Yazılım Mühendisi Maaş Rehberi Bu yazılım mühendisi maaş kılavuzunda, çeşitli yazılım mühendisi işlerini ve bunların 2018 için karşılık gelen orta nokta maaşlarını ele alıyoruz. Bir yazılım mühendisi, tasarım, geliştirme, bakım süreçlerinde yazılım mühendisliği ilkelerini uygulayan bir profesyoneldir. bilgisayarda kullanılan yazılımın test edilmesi ve değerlendirilmesi