Modèle gbm

Une mise en œuvre populaire open-source pour R l`appelle un «modèle de stimulation généralisée» [10], toutefois les paquets développant ce travail utilisent BRT. [17] les implémentations commerciales de Salford Systems utilisent les noms «multiple additive régression Trees» (MART) et TreeNet, deux marques déposées. [citation nécessaire] C`était super. J`ai été à la recherche d`un décent gradient Boost algorithme d`examen et c`était de loin le plus concis, facile à comprendre la vue d`ensemble que j`ai trouvé. DIETTERICH, Thomas G, et Eun BAE Kong. «Biais de machine learning, biais statistique et variance statistique des algorithmes d`arborescence de décision». ML-95 255 (1995). Donc, nous mettons fondamentalement à jour les prédictions telles que la somme de nos résidus est proche de 0 (ou minimum) et les valeurs prédites sont suffisamment proches des valeurs réelles. Les performances parallèles de GBM sont fortement déterminées par les paramètres max_depth, nbins, nbins_cats, ainsi que le nombre de colonnes. La surcharge de communication augmente avec le nombre de calculs de fractionnement de nœud de feuille afin de trouver la meilleure colonne à diviser (et où diviser). Plus de noeuds créera plus de surcharge de communication, et plus de noeuds généralement aident seulement si les données deviennent si grandes que les noyaux supplémentaires sont nécessaires pour calculer des histogrammes.

En général, pour les jeux de données de plus de 10 Go, il est logique d`utiliser 2 à 4 nœuds; pour les jeux de données de plus de 100 Go, il est logique d`utiliser plus de 10 nœuds, et ainsi de suite. Python uniquement: pour utiliser une colonne de pondération lors du passage d`un H2OFrame à x au lieu d`une liste de noms de colonnes, le training_frame spécifié doit contenir le weights_column spécifié. Remarque: les décalages sont des «valeurs de polarisation» par ligne qui sont utilisées pendant la formation du modèle. Pour les distributions gaussiennes, elles peuvent être considérées comme des corrections simples à la colonne de réponse (y). Au lieu d`apprendre à prédire la réponse (ligne y), le modèle apprend à prédire le décalage (ligne) de la colonne de réponse. Pour les autres distributions, les corrections de décalage sont appliquées dans l`espace linéarisé avant d`appliquer la fonction de liaison inverse pour obtenir les valeurs de réponse réelles. Pour plus d`informations, reportez-vous au lien suivant. categorical_encoding: spécifiez l`un des schémas de codage suivants pour gérer les fonctionnalités catégorielles: il y avait un certain nettoyage de code et de refactorisation pour prendre en charge les fonctionnalités suivantes: — une généralisation de la décision-théorétique de l`apprentissage en ligne et une application pour booster [PDF], 1995 class_sampling_factors: spécifiez les ratios par classe (dans l`ordre lexicographique) sur/sous-échantillonnage. Par défaut, ces ratios sont automatiquement calculés pendant la formation pour obtenir le solde de la classe. Notez que cela nécessite balance_classes = true. Ces idées se sont construites sur le travail de Leslie Valiant sur l`apprentissage de la distribution libre ou probabilité approximative correcte (PAC), un cadre pour étudier la complexité des problèmes d`apprentissage machine.

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