Я бы хотел рассказать вам о своем опыте с использованием схемы сборки ансамблей моделей, которая основана на применении одного алгоритма многократно для выбора наиболее подходящей обучающей выборки. Я уверен, что такая схема относится к варианту ″bagging″, который я сам успешно использовал. В основе этой схемы лежит идея сокращения ошибки прогнозирования путем усреднения результатов нескольких моделей, обученных на различных подвыборках данных. Процесс начинается с создания нескольких случайных подвыборок, которые могут быть различными по размеру и содержанию. Затем на каждой подвыборке применяется один и тот же алгоритм обучения, чтобы получить несколько моделей. Далее, каждая модель используется для прогнозирования на новых данных, и их результаты усредняются для получения окончательного прогноза. Этот подход позволяет снизить вариацию ошибки и повысить точность прогнозирования. Я применял данную схему в своей работе по предсказанию цен на недвижимость. Используя один и тот же алгоритм обучения, я создал несколько моделей на разных подвыборках данных. Затем я применил эти модели для предсказания цен на новых данных, и результаты усреднил. Полученный прогноз оказался точнее, чем у каждой модели по отдельности. Одним из преимуществ этой схемы является то, что она позволяет использовать мощные алгоритмы обучения на больших объемах данных без риска переобучения. Кроме того, она также способствует стабильности прогнозирования и повышает устойчивость модели к выбросам в данных.
Обратите внимание, что схема сборки ансамблей моделей, которую я использовал, относится к варианту ″bagging″. В этом варианте модели обучаются независимо друг от друга на случайных подвыборках, после чего их результы усредняются. С другими вариантами, например ″boosting″, есть некоторые отличия в процессе обучения моделей и усреднения результатов.
В итоге, схема сборки ансамблей моделей, основанная на применении одного алгоритма многократно для выбора подходящей выборки, оказалась очень эффективной в моей работе. Я рекомендую попробовать этот подход всем, кто занимается анализом данных и машинным обучением.