প্রশ্ন ট্যাগ «boosting»

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

অ্যালগরিদম বাড়ানোর জন্য, আমি বলব যে তারা বেশ ভালভাবে বিকশিত হয়েছিল। ১৯৯৫ এর প্রথম দিকে অ্যাডাবোস্ট চালু হয়েছিল, তার কিছু পরে এটি গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন (জিবিএম) ছিল। সম্প্রতি, ২০১৫-এর কাছাকাছি এক্সজিবিস্ট চালু হয়েছিল, যা সঠিক, ওভারফিটিং পরিচালনা করে এবং একাধিক কাগল প্রতিযোগিতার বিজয়ী হয়েছে। 2017 সালে মাইক্রোসফ্ট দ্বারা লাইটজিবিএম চালু …

14 random-forest  boosting  bagging 

আমি যেমন অ্যাডাবুস্ট ক্লাসিফায়ারের কথা বারবার উল্লিখিত শুনেছি, আমি এটি কীভাবে কাজ করে এবং কখন এটি ব্যবহার করতে চাইলে আরও ভাল অনুভূতি পেতে চাই। আমি এগিয়ে গিয়েছিলাম এবং এটিতে গুগলে আমি পেয়েছি যা সম্পর্কে অনেকগুলি কাগজপত্র এবং টিউটোরিয়াল পড়েছি, তবে শ্রেণিবদ্ধের এমন কিছু দিক রয়েছে যা বুঝতে এখনও আমার সমস্যা …

14 machine-learning  boosting  adaboost 

কোমলবুস্ট বলে বুস্ট করার একটি বৈকল্পিক রয়েছে । কোমল বুস্টিং কীভাবে সুপরিচিত অ্যাডাবোস্ট থেকে আলাদা ?

14 machine-learning  boosting 

প্রকৃতপক্ষে, আমি ভেবেছিলাম আংশিক নির্ভরতার প্লট দিয়ে কেউ কী কী প্রদর্শন করতে পারে তা আমি বুঝতে পেরেছি, তবে খুব সাধারণ অনুমানমূলক উদাহরণ ব্যবহার করে আমি বিস্মিত হয়ে পড়েছি। কোডের নিম্নলিখিত খণ্ড আমি তিনটি স্বাধীন ভেরিয়েবল (উৎপন্ন একটি , খ , গ ) এবং নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল ( Y ) সঙ্গে গ …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

আমি এন্টারপ্রাইজ মাইনার ব্যবহার করে প্রায় 1% ইভেন্টের ডেটাসেটে গ্রেডিয়েন্ট বুস্ট করার চেষ্টা করছি, তবে এটি কোনও আউটপুট উত্পাদন করতে ব্যর্থ হচ্ছে। আমার প্রশ্নটি, যেহেতু এটি সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে ভিত্তিক একটি পদ্ধতির পদ্ধতির, এত কম ইভেন্টের সাথে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ব্যবহার করা কি সঠিক?

14 boosting  unbalanced-classes  rare-events  gradient 

চমত্কার পরিসংখ্যানের মডেলিং পড়ে: দুটি সংস্কৃতি (ব্রেইম্যান 2001) , আমরা traditionalতিহ্যগত পরিসংখ্যানের মডেলগুলির (যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন) এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির (যেমন, ব্যাগিং, র্যান্ডম ফরেস্ট, বুস্টেড ট্রি ...) মধ্যে সমস্ত পার্থক্যটি ব্যবহার করতে পারি। ব্রেইমান ডেটা মডেলগুলির (প্যারামিট্রিক) সমালোচনা করেন কারণ তারা এই ধারণার উপর ভিত্তি করে যে পরিসংখ্যানবিদ দ্বারা নির্ধারিত …

13 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting  bagging 

এটি আমার কাছে মনে হয় যে শেখানো পোশাকটি সর্বদা একটি একক শিক্ষার অনুমানের চেয়ে ভাল ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পারফরম্যান্স দেয়। সুতরাং, আমরা কেন তাদের সব সময় ব্যবহার করি না? আমার অনুমানটি সম্ভবত, গণনার সীমাবদ্ধতার কারণে? (তবুও, আমরা দুর্বল ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করি, তাই আমি জানি না)।

13 boosting  ensemble  bagging 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 6 মাস আগে বন্ধ ছিল । উন্নত সিদ্ধান্তের গাছগুলি প্রশিক্ষণের জন্য কি কোনও অজগর পাঠাগার রয়েছে?

13 python  cart  boosting 

লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য শ্রেণিবদ্ধ বৈশিষ্ট্যগুলি কোডিং করার সময়, একটি নিয়ম রয়েছে: ডামির সংখ্যা মোট স্তরের সংখ্যার চেয়ে কম হওয়া উচিত (কোলাইনারিটি এড়াতে)। সিদ্ধান্ত গাছের জন্য কি একই ধরণের নিয়ম রয়েছে (ব্যাগড, বুস্টেড)? আমি এটি জিজ্ঞাসা করছি কারণ পাইথনে একটি স্ট্যান্ডার্ড অনুশীলন মনে হয় nস্তরগুলি nডমিগুলিতে (স্কালার্নস ' OneHotEncoderবা পান্ডাস' pd.get_dummies) …

13 categorical-data  random-forest  cart  boosting 

মেশিন লার্নিংয়ের আবিষ্কারের সাথে সাথে আমি বিভিন্ন আকর্ষণীয় কৌশলগুলি দেখতে পাই যেমন: অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কৌশলগুলির সাথে টিউন করুন যেমন grid search, একই "টাইপ" এর বিভিন্ন অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণের মাধ্যমে আরও সঠিক ফলাফল পান, যা boosting, বিভিন্ন অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণের মাধ্যমে আরও সঠিক ফলাফল পান (তবে একই ধরণের অ্যালগোরিদম নয়), এটি stacking, এবং …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

আমি অনেক নিবন্ধ পেয়েছি যা জানিয়েছে যে বুস্টিং পদ্ধতিগুলি বিদেশীদের কাছে সংবেদনশীল তবে কেন এটি ব্যাখ্যা করার মতো কোনও নিবন্ধ নেই। আমার অভিজ্ঞতায় আউটলিয়াররা কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের পক্ষে খারাপ, তবে কেন উত্সাহ দেওয়ার পদ্ধতিগুলি বিশেষ সংবেদনশীল হিসাবে বিবেচিত হয়? নীচের অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে বহিরাগতদের সংবেদনশীলতার দিক থেকে র‌্যাঙ্ক করবে: বুস্ট-ট্রি, …

12 machine-learning  svm  outliers  cart  boosting 

আমি এই সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করব । আমি এখানে এক্সজিস্টের জন্য কাস্টম লস ফাংশন লেখার একটি উদাহরণ পেয়েছি : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain, "label") # We …

12 r  machine-learning  gradient-descent  boosting  loss-functions 

আমি সিদ্ধান্ত স্টম্প ব্যবহার করে অ্যাডাবোস্ট বাস্তবায়ন করতে চাই। অ্যাডাবুস্টের প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে আমাদের ডেটা সেটের বৈশিষ্ট্যগুলি যতটা সিদ্ধান্তের স্টাম্প করা ঠিক? উদাহরণস্বরূপ, আমার যদি 24 টি বৈশিষ্ট্য সহ একটি ডেটা সেট থাকে তবে আমার প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে 24 টি সিদ্ধান্ত স্টাম্প শ্রেণিবদ্ধ হওয়া উচিত? অথবা আমি এলোমেলোভাবে কিছু বৈশিষ্ট্যগুলি বেছে নিয়ে …

12 machine-learning  classification  cart  boosting 

আমি জানি যে অ্যাডাবোস্ট দুর্বল শ্রেণিবদ্ধদের একটি সেটের রৈখিক সংমিশ্রণটি ব্যবহার করে একটি শক্তিশালী শ্রেণিবদ্ধের উত্পন্ন করার চেষ্টা করে। তবে, আমি কিছু কাগজপত্র পড়েছি অ্যাডাবোস্ট এবং এসভিএমগুলিকে কিছু শর্ত এবং ক্ষেত্রে সামঞ্জস্যতার সাথে কাজ করার পরামর্শ দিচ্ছি (যদিও এসভিএম একটি শক্তিশালী শ্রেণিবদ্ধী) । তারা কীভাবে সংমিশ্রণে কাজ করে আমি কোনও …

11 classification  svm  references  boosting