هناك سببان رئيسيان لاستخدام مجموعة على نموذج واحد ، وهما مرتبطان ؛ هم: الأداء: يمكن للمجموعة تقديم تنبؤات أفضل وتحقيق أداء أفضل من أي نموذج مساهم واحد. المتانة: تقلل المجموعة من انتشار أو تشتت التنبؤات وأداء النموذج.
كيف تعمل طريقة المجموعة؟
المجموعات هي طريقة تعلم آلي تجمع بين التنبؤات من نماذج متعددة في محاولة لتحقيق أداء تنبؤي أفضل. … تعمل طرق التعلم الجماعي من خلال الجمع بين وظائف رسم الخرائط التي تعلمها الأعضاء المساهمون.
هل نماذج المجموعات دائمًا أفضل؟
لا يوجد ضمان مطلق لأداء نموذج المجموعة بشكل أفضل من نموذج فردي، ولكن إذا قمت ببناء العديد منها ، وكان المصنف الفردي الخاص بك ضعيفًا. يجب أن يكون أدائك العام أفضل من النموذج الفردي.
كيف تعمل طرق التجميع ولماذا تتفوق على النماذج الفردية؟
نموذج المجموعة يجمع عدة نماذج "فردية" (متنوعة) معًا و يوفر قوة تنبؤ فائقة… إنتاج متعلم قوي. نموذج المجموعة يعمل بشكل أفضل ، عندما نقوم بتجميع النماذج ذات الارتباط المنخفض.
أين قد تكون تقنيات المجموعات مفيدة؟
تستخدم تقنيات المجموعة مجموعة من خوارزميات التعلم لتحسين الأداء التنبئي الأفضل. إنها تقلل عادةً من فرط التجهيز في النماذج وتجعل النموذج أكثر قوة (من غير المرجح أن تتأثر بالتغييرات الصغيرة في بيانات التدريب).
