Data Analysis တွင် Ensemble Methods ကို ရှာဖွေခြင်း။

Ensemble Methods ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း။

ဒေတာသိပ္ပံ၏ တက်ကြွသောကမ္ဘာတွင်၊ အစုလိုက်နည်းလမ်းများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံများ၏ တိကျမှုကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် ရှာဖွေနေသော ပညာရှင်များအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာများအဖြစ် ၎င်းတို့ကိုယ်ကို ထူထောင်ထားသည်။ ဒေတာများကို ပိုမိုနက်နဲပြီး သပ်ရပ်စွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေမည့် ဤနည်းလမ်းများ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။

ထုပ်ပိုးခြင်း သို့မဟုတ် မြှင့်တင်ခြင်းကဲ့သို့သော အစုအဝေးနည်းလမ်းများသည် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းမှရရှိသည့်အရာများထက် ပိုမိုတိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်အများအပြား အတူတကွလုပ်ဆောင်သည့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းကို ပေးဆောင်သည်။ ဤပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်မှုသည် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးရုံသာမက ဒေတာမော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းနယ်ပယ်တွင် ဖြစ်လေ့ရှိသော ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်ခြေကိုလည်း လျှော့ချပေးပါသည်။

ဤသင်တန်းတွင် သင်ကိုယ်တိုင် နှစ်မြှုပ်ထားစဉ်၊ ဤနည်းလမ်းများ၏ နောက်ကွယ်ရှိ အဓိက သဘောတရားများမှတဆင့် သင့်အား သင်၏ အနာဂတ် ဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များတွင် ကျွမ်းကျင်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်ရန် ပြင်ဆင်ပေးပါမည်။ ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို တည်ထောင်လိုသူ သို့မဟုတ် သင်၏အရည်အချင်းများကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် အတွေ့အကြုံရှိ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တစ်ဦးဖြစ်ပါစေ၊ ဤသင်တန်းသည် သင့်အား အစုအဖွဲ့နည်းလမ်းများကမ္ဘာကြီးအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော နက်နဲသော မိတ်ဆက်မှုကို ပေးပါသည်။

Bagging နှင့် Boosting ၏ထိရောက်မှု

Bagging နှင့် Boosting သည် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်လ်ကို ချဉ်းကပ်ပုံအား တော်လှန်ပြောင်းလဲပေးသည့် စုပေါင်းနည်းပညာနှစ်ခုဖြစ်သည်။ အိတ်ထည့်ခြင်း သို့မဟုတ် Bootstrap Aggregating သည် ပိုမိုတည်ငြိမ်ပြီး ခိုင်မာသောခန့်မှန်းချက်ရရှိရန် မော်ဒယ်များစွာ၏ရလဒ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ကွဲလွဲမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် အလွန်အကျွံ ဝတ်ဆင်ခြင်းကို ရှောင်ရှားရန်အတွက် အထူးထိရောက်သည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Boosting သည် ယခင်မော်ဒယ်များမှ ပြုလုပ်ခဲ့သော အမှားများကို ချိန်ညှိရန် အာရုံစိုက်သည်။ ခွဲခြားသတ်မှတ်မှု ညံ့ဖျင်းသော လေ့လာမှုများတွင် ပိုမိုမြင့်မားသောအလေးချိန်ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ Boosting သည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တဖြည်းဖြည်း တိုးတက်စေသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် တိကျမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုကို လျှော့ချရန်အတွက် အစွမ်းထက်ပါသည်။

ဤနည်းပညာများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းသည် ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုပုံ ပြောင်းလဲရန် ၎င်းတို့၏ အလားအလာကို ဖော်ထုတ်ပြသသည်။ Bagging နှင့် Boosting ကို သင်၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်များတွင် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ပိုမိုတိကျသော ကောက်ချက်ဆွဲနိုင်ပြီး သင်၏ ခန့်မှန်းထားသော ပုံစံများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ကြုံရာကျပန်းပင်များ၊

ကျပန်းသစ်ပင်များ သို့မဟုတ် ကျပန်းသစ်တောများသည် အစုလိုက်နည်းလမ်းများနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ကြံ့ခိုင်သောပုံစံတစ်ခုဖန်တီးရန် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ သစ်ပင်တစ်ပင်စီသည် မတူကွဲပြားမှုများကို မော်ဒယ်သို့ မိတ်ဆက်ရာတွင် ကူညီပေးသည့် အချက်အလက်၏ ကျပန်းအခွဲတစ်ခုကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသည်။

ကျပန်းသစ်ပင်များ၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ကြိုတင်ရွေးချယ်မှုမလိုအပ်ဘဲ ကိန်းရှင်အများအပြားကို ကိုင်တွယ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် ဆူညံသံ သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသောဒေတာများကို ကောင်းစွာခံနိုင်ရည်ရှိသည်။

နောက်ထပ်အဓိကအားသာချက်ကတော့ variable တွေရဲ့ အရေးပါမှုပါပဲ။ ကျပန်းသစ်ပင်များသည် ခန့်မှန်းမှုအပေါ် ကိန်းရှင်တစ်ခုစီ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ကာ မော်ဒယ်အပေါ် လွှမ်းမိုးသည့် အဓိကအချက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။ ဤဝိသေသလက္ခဏာသည် အချက်အလက်ရှိ အရင်းခံဆက်ဆံရေးများကို နားလည်ရန်အတွက် အဖိုးတန်ပါသည်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ကျပန်းသစ်ပင်များသည် အစုလိုက်အပြုံလိုက်နည်းလမ်းများ၏ အလားအလာကို အပြည့်အဝအသုံးချလိုသော ပညာရှင်တိုင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် တိကျမှု၊ ခိုင်ခံ့မှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုတို့ကို ထူးခြားစွာပေါင်းစပ်ပေးထားသည်။