«Ансамблевые модели Python» относятся к использованию методов ансамблевого обучения в программировании на Python для повышения производительности и точности моделей машинного обучения. Ансамблевые модели объединяют несколько отдельных моделей для коллективного прогнозирования, что часто приводит к лучшим результатам, чем любая отдельная модель. Вот несколько популярных ансамблевых методов вместе с примерами кода:
- Упаковка (агрегирование начальной загрузки):
Упаковка включает в себя обучение нескольких моделей на разных подмножествах обучающих данных, обычно с использованием одной и той же базовой модели. Окончательный прогноз делается путем усреднения или голосования прогнозов отдельных моделей. Одним из популярных алгоритмов упаковки является алгоритм случайного леса.
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Create base model
base_model = DecisionTreeClassifier()
# Create bagging classifier
bagging_model = BaggingClassifier(base_model, n_estimators=10)
# Train the model
bagging_model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = bagging_model.predict(X_test)- Бустинг.
Бустинг предполагает последовательное обучение нескольких моделей, при этом каждая последующая модель направлена на исправление ошибок, допущенных предыдущими моделями. Окончательный прогноз представляет собой взвешенную комбинацию прогнозов, сделанных отдельными моделями. Одним из популярных алгоритмов повышения является алгоритм повышения градиента.
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
# Create boosting classifier
boosting_model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100)
# Train the model
boosting_model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = boosting_model.predict(X_test)- Стекирование.
Стекирование включает в себя обучение нескольких моделей и объединение их прогнозов в качестве входных данных для метамодели. Метамодель учится делать прогнозы на основе результатов отдельных моделей. Это позволяет модели сложения фиксировать сложные взаимосвязи между базовыми моделями.
from sklearn.ensemble import StackingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
# Create base models
base_models = [
('logistic', LogisticRegression()),
('tree', DecisionTreeClassifier()),
('svm', SVC())
]
# Create stacking classifier
stacking_model = StackingClassifier(estimators=base_models, final_estimator=LogisticRegression())
# Train the model
stacking_model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = stacking_model.predict(X_test)Это всего лишь несколько примеров ансамблевых методов в Python. Другие популярные методы ансамбля включают Voting, AdaBoost и XGBoost. Экспериментируя с различными ансамблевыми методами и комбинациями моделей, вы можете повысить эффективность моделей машинного обучения.