Ансамблевое обучение — техника МО, использующая несколько обученных алгоритмов с целью повышения эффективности предсказаний (иногда переводят как "предсказательная эффективность - predictive performance), чем можно было бы получить от каждого алгоритма по отдельности. Ансамбль моделей в машинном обучении состоит из конкретного конечного множества альтернативных моделей, но, обычно, позволяет существовать существенно более гибким структурам. При использовании ансамблевых методов алгоритмы учатся одновременно и могут исправлять ошибки друг друга...

Машинное обучение предлагает широкий арсенал методов, которые позволяют моделям извлекать полезную информацию из данных и делать прогнозы. Давайте более подробно рассмотрим несколько ключевых алгоритмов машинного обучения и их применение на практике. 1. Линейная регрессия: Линейная регрессия - один из наиболее простых и понятных алгоритмов машинного обучения. Он используется для моделирования линейной зависимости между независимыми переменными (входными признаками) и зависимой переменной (целевой переменной)...