Vedîtina Rêbazên Ensembleyê
Di cîhana dînamîk a zanistiya daneyê de, rêbazên ensembleyê xwe wekî amûrên bingehîn ji bo pisporên ku dixwazin rastbûna modelên pêşdîtinê xweştir bikin destnîşan kirine. Em ê bingehên van rêbazan bikolin ku rê didin analîzek kûr û hûrgilî ya daneyan.
Rêbazên Ensembleyê, wek Bagging an Boosting, nêzîkatiyek hevkariyê pêşkêş dikin ku çend modelên fêrbûna makîneyê bi hev re dixebitin da ku pêşbîniyên rasttir ji yên ku ji hêla yek modelê ve têne wergirtin peyda bikin. Ev hevrêzî ne tenê rastbûnê çêtir dike, lê di heman demê de xetera zêdebûnê jî kêm dike, ku di warê modelkirina daneyan de xeletiyek hevpar e.
Gava ku hûn xwe di vê perwerdehiyê de vedişêrin, hûn ê di nav têgehên sereke yên li pişt van rêbazan de werin rêve kirin, we amade dike ku hûn bi jêhatî wan di projeyên zanistiya daneya pêşerojê de yek bikin. Ma hûn destpêkek in ku dixwazin bingehek zexm ava bikin an jî pisporek pispor in ku digerin ku jêhatîyên xwe safî bikin, ev perwerde ji we re danasînek bêkêmasî û kûr li cîhana rêbazên ensembleyê pêşkêşî we dike.
Bandoriya Bagging û Boosting
Bagging û Boosting du teknîkên ensembleyê ne ku di awayê ku pisporan nêzîkatiya modela pêşdîtinê dikin şoreş kirine. Bagging, an Bootstrap Aggregating, ji berhevkirina encamên çend modelan pêk tê da ku pêşbîniyek domdar û bihêztir bistînin. Ev teknîk bi taybetî ji bo kêmkirina cûdabûnê û nehiştina zêdebûnê bi bandor e.
Ji hêla din ve, Boosting balê dikişîne ser sererastkirina xeletiyên ku ji hêla modelên berê ve hatine çêkirin. Bi danasîna giraniyek bilindtir ji çavdêriyên nepenîkirî re, Boosting hêdî hêdî performansa modelê baştir dike. Ev rêbaz ji bo zêdekirina rastbûnê û kêmkirina biasê bi hêz e.
Vekolîna van teknîkan potansiyela wan diyar dike ku meriv çawa daneyan analîz û şîrove dike veguherîne. Bi entegrekirina Bagging û Boosting di analîzên xwe de, hûn ê karibin encamên rasttir derxînin û modelên xweyên pêşbînker xweştir bikin.
Darên rasthatî, nûbûnek mezin
Darên Random, an Daristanên Random, di warê rêbazên ensembleyê de pêşkeftinek girîng temsîl dikin. Ew gelek darên biryarê li hev dikin ku modelek bikêrtir û bihêztir biafirînin. Her darek bi karanîna binkomek daneya rasthatî tête çêkirin, ku ev yek ji danasîna cihêrengiyê di modelê de dibe alîkar.
Yek ji avantajên sereke yên darên bêserûber şiyana wan e ku meriv hejmareke mezin ji guhêrbaran bêyî ku hewcedariya hilbijartina pêşwext bike. Digel vê yekê, ew li hember daneya dengdar an netemam berxwedanek hêja pêşkêş dikin.
Avantajek din a girîng girîngiya guherbaran e. Darên tesadufî bandora her guherbarê li ser pêşbîniyê dinirxînin, rê dide naskirina faktorên sereke yên ku bandorê li modelê dikin. Ev taybetmendî ji bo têgihîştina têkiliyên bingehîn ên di daneyê de hêja ye.
Bi kurtasî, darên bêserûber ji bo her pisporek ku bixwaze bi tevahî potansiyela rêbazên ensembleyê bi kar bîne amûrek bingehîn e. Ew tevliheviyek bêhempa ya rastbûn, xurtbûn û şîrovekirinê pêşkêş dikin.
