ופדעקונג פון אַנסאַמבאַל מעטהאָדס
אין די דינאַמיש וועלט פון דאַטן וויסנשאַפֿט, אַנסאַמבאַל מעטהאָדס האָבן געגרינדעט זיך ווי יקערדיק מכשירים פֿאַר פּראָפעססיאָנאַלס וואָס זוכן צו אַפּטאַמייז די אַקיעראַסי פון פּרידיקטיוו מאָדעלס. מיר וועלן ויספאָרשן די יסודות פון די מעטהאָדס וואָס לאָזן אַ דיפּער און נואַנסט אַנאַליסיס פון דאַטן.
אַנסאַמבאַל מעטהאָדס, אַזאַ ווי באַגינג אָדער בוסטינג, פאָרשלאָגן אַ קאַלאַבערייטיוו צוגאַנג ווו עטלעכע מאַשין לערנען מאָדעלס אַרבעט צוזאַמען צו צושטעלן מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן ווי די באקומען דורך אַ איין מאָדעל. די סינערדזשי ניט בלויז ימפּרוווז אַקיעראַסי, אָבער אויך ראַדוסאַז די ריזיקירן פון אָוווערפיטטינג, אַ פּראָסט גרוב אין די פעלד פון דאַטן מאָדעלינג.
ווען איר ייַנטונקען זיך אין דעם טריינינג, איר וועט זיין גיידיד דורך די שליסל קאַנסעפּס הינטער די מעטהאָדס, פּריפּערינג איר צו סקילפאַלי ויסשטימען זיי אין דיין צוקונפֿט דאַטן וויסנשאַפֿט פּראַדזשעקס. צי איר זענט אַ אָנהייבער וואָס זוכט צו פאַרלייגן אַ האַרט יסוד אָדער אַ יקספּיריאַנסט פאַכמאַן איר זוכט צו ראַפינירן דיין סקילז, די טריינינג אָפפערס אַ פולשטענדיק און טיף הקדמה צו דער וועלט פון אַנסאַמבאַל מעטהאָדס.
די יפעקטיוונאַס פון באַגינג און בוסטינג
באַגינג און בוסטינג זענען צוויי אַנסאַמבאַל טעקניקס וואָס האָבן רעוואַלושאַנייזד די וועג פּראָפעססיאָנאַלס צוגאַנג פּרידיקטיוו מאָדעלינג. באַגינג, אָדער Bootstrap Aggregating, באשטייט פון קאַמביינינג די רעזולטאַטן פון עטלעכע מאָדעלס צו באַקומען אַ מער סטאַביל און געזונט פּראָגנאָז. דעם טעכניק איז דער הויפּט עפעקטיוו פֿאַר רידוסינג וועריאַנס און אַוווידינג אָוווערפיטטינג.
אויף די אנדערע האַנט, באָאָסטינג פאָוקיסיז אויף אַדזשאַסטינג פֿאַר מיסטייקס געמאכט דורך פרייַערדיק מאָדעלס. דורך אַסיינינג אַ העכער וואָג צו שוואַך קלאַסאַפייד אַבזערוויישאַנז, בוסטינג ביסלעכווייַז ימפּרוווז די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל. דעם אופֿן איז שטאַרק פֿאַר ינקריסינג פּינטלעכקייַט און רידוסינג פאָרורטייל.
עקספּלאָרינג די טעקניקס ריווילז זייער פּאָטענציעל צו יבערמאַכן ווי דאַטן זענען אַנאַלייזד און ינטערפּראַטאַד. דורך ינטאַגרייטינג באַגינג און בוסטינג אין דיין אַנאַליזעס, איר וועט קענען צו ציען מער גענוי קאַנקלוזשאַנז און אַפּטאַמייז דיין פּרידיקטיוו מאָדעלס.
ראַנדאָם ביימער, אַ הויפּט כידעש
ראַנדאָם ביימער, אָדער ראַנדאָם פאָרעסט, פאָרשטעלן אַ באַטייטיק שטייַגן אין די פעלד פון אַנסאַמבאַל מעטהאָדס. זיי פאַרבינדן קייפל באַשלוס ביימער צו שאַפֿן אַ מער עפעקטיוו און געזונט מאָדעל. יעדער בוים איז געבויט מיט אַ טראַפ - סאַבסעט פון די דאַטן, וואָס העלפּס באַקענען דייווערסיטי אין די מאָדעל.
איינער פון די הויפּט אַדוואַנידזשיז פון טראַפ ביימער איז זייער פיייקייט צו שעפּן אַ גרויס נומער פון וועריאַבאַלז אָן ריקוויירינג פריערדיק סעלעקציע. אין דערצו, זיי פאָרשלאָגן ויסגעצייכנט קעגנשטעל צו טומלדיק אָדער דערענדיקט דאַטן.
אן אנדער הויפּט מייַלע איז די וויכטיקייט פון וועריאַבאַלז. ראַנדאָם ביימער אָפּשאַצן די פּראַל פון יעדער בייַטעוודיק אויף די פּראָגנאָז, אַלאַוינג די לעגיטימאַציע פון שליסל סיבות ינפלואַנסינג די מאָדעל. דעם כאַראַקטעריסטיש איז ווערטפול פֿאַר פארשטאנד אַנדערלייינג באציונגען אין די דאַטן.
אין קורץ, טראַפ - ביימער זענען אַ יקערדיק געצייַג פֿאַר יעדער פאַכמאַן וואָס וויל צו גאָר גווורע די פּאָטענציעל פון אַנסאַמבאַל מעטהאָדס. זיי פאָרשלאָגן אַ יינציק קאָמבינאַציע פון פּינטלעכקייַט, ראָובאַסטנאַס און ינטערפּריטאַביליטי.
