Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Ensemble Learning
Bagging, czyli Bootstrap Aggregating, to podstawowa technika uczenia zespołowego w AI i uczeniu maszynowym, która zwiększa dokładność i odporność modeli poprzez trenowanie wielu bazowych modeli na bootstrappowanych podzbiorach danych i agregowanie ich przewidywań.
Gradient Boosting to potężna technika uczenia maszynowego typu ensemble, stosowana do regresji i klasyfikacji. Buduje modele sekwencyjnie, zazwyczaj na bazie drzew decyzyjnych, by optymalizować predykcje, poprawiać dokładność i zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu. Szeroko wykorzystywana w konkursach data science i rozwiązaniach biznesowych.
XGBoost oznacza Extreme Gradient Boosting. Jest to zoptymalizowana, rozproszona biblioteka gradient boosting zaprojektowana do wydajnego i skalowalnego trenowania modeli uczenia maszynowego, znana ze swojej szybkości, wydajności i solidnej regularyzacji.
