Wat is stimuleren?

Boosting is een algoritme dat helpt bij het verminderen van variantie en bias in een machine learning-ensemble. Het algoritme Algoritmen (Algos) Algoritmen (Algos) zijn een reeks instructies die worden geïntroduceerd om een ​​taak uit te voeren. Algoritmen worden geïntroduceerd om de handel te automatiseren om winst te genereren met een frequentie die onmogelijk is voor een menselijke handelaar, helpt bij de omzetting van zwakke leerlingen in sterke leerlingen door N aantal leerlingen te combineren.

StimulerenBron: Sirakorn [CC BY-SA]

Boosting kan ook modelvoorspellingen voor leeralgoritmen verbeteren. De zwakke leerlingen worden achtereenvolgens gecorrigeerd door hun voorgangers en tijdens het proces worden ze omgezet in sterke leerlingen.

Vormen van stimuleren

Boosting kan verschillende vormen aannemen, waaronder:

1. Adaptieve boosting (Adaboost)

Adaboost streeft ernaar om verschillende zwakke leerlingen te combineren tot één sterke leerling. Adaboost concentreert zich op zwakke leerlingen, die vaak beslissingsbomen zijn met slechts één splitsing en die gewoonlijk beslissingsstronken worden genoemd. De eerste beslissingsstronk in Adaboost bevat observaties die gelijk worden gewogen.

Eerdere fouten worden gecorrigeerd en alle observaties die onjuist zijn geclassificeerd, krijgen meer gewicht dan andere observaties die geen fout in classificatie hadden. Algoritmen van Adaboost worden in de volksmond gebruikt in regressie- en classificatieprocedures. Een fout opgemerkt in eerdere modellen wordt aangepast met weging totdat een nauwkeurige voorspeller is gemaakt.

2. Gradiëntversterking

Gradient boosting, net als elke andere machine learning-procedure, voegt sequentieel voorspellers toe aan het ensemble en volgt de volgorde bij het corrigeren van voorgaande voorspellers om aan het einde van de procedure tot een nauwkeurige voorspeller te komen. Adaboost corrigeert zijn eerdere fouten door de gewichten af ​​te stemmen voor elke onjuiste waarneming in elke iteratie, maar het verhogen van de gradiënt is bedoeld om een ​​nieuwe voorspeller in te passen in de resterende fouten die door de voorgaande voorspeller zijn gemaakt.

Gradient boosting maakt gebruik van de gradiëntafdaling om de uitdagingen aan te geven in de eerder gebruikte voorspellingen van de leerlingen. De vorige fout wordt gemarkeerd en door de ene zwakke leerling met de volgende leerling te combineren, wordt de fout in de loop van de tijd aanzienlijk verminderd.

3. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

XGBoostimg implementeert beslissingsbomen met verhoogde hellingshoek, verbeterde prestaties en snelheid. De implementatie van gradiënt-versterkte machines is relatief traag, vanwege de modeltraining die een reeks moet volgen. Ze missen daarom schaalbaarheid. Schaalbaarheid Schaalbaarheid kan zowel in financiële als in bedrijfsstrategische contexten vallen. In beide gevallen staat het voor het vermogen van de entiteit om druk te weerstaan ​​vanwege hun traagheid.

XGBoost is afhankelijk van de prestaties van een model en rekensnelheid. Het biedt verschillende voordelen, zoals parallellisatie, gedistribueerd computergebruik, cache-optimalisatie en out-of-core computing.

XGBoost biedt parallellisatie bij het bouwen van bomen door het gebruik van de CPU-kernen tijdens de training. Het distribueert ook het computergebruik wanneer het grote modellen traint met behulp van machineclusters. Out-of-core computing wordt gebruikt voor grotere datasets die niet in de conventionele geheugengrootte passen. Cache-optimalisatie wordt ook gebruikt voor algoritmen en datastructuren om het gebruik van beschikbare hardware te optimaliseren.

Voors en tegens van stimuleren

Als ensemblemodel wordt boosting geleverd met een gemakkelijk te lezen en te interpreteren algoritme, waardoor de voorspellingsinterpretaties gemakkelijk te hanteren zijn. De voorspellingsmogelijkheid is efficiënt door het gebruik van de kloonmethoden, zoals bagging Bagging (Bootstrap Aggregation) Ensemble machine learning kan voornamelijk worden onderverdeeld in bagging en boosting. De opzaktechniek is nuttig voor zowel regressie als statistische of willekeurige bos- en beslissingsbomen. Boosting is een veerkrachtige methode die gemakkelijk te veel passen in bedwang houdt.

Een nadeel van boosting is dat het gevoelig is voor uitschieters aangezien elke classifier verplicht is om de fouten in de voorgangers te herstellen. De methode is dus te afhankelijk van uitschieters. Een ander nadeel is dat de methode bijna niet op te schalen is. Dit komt doordat elke schatter zijn juistheid baseert op de vorige voorspellers, waardoor de procedure moeilijk te stroomlijnen is.

Wat zijn optiebomen?

Optiebomen zijn de substituten voor beslissingsbomen. Ze vertegenwoordigen ensemble-classificaties terwijl ze een enkele structuur afleiden. Het verschil tussen optiebomen en beslissingsbomen is dat de eerste zowel optieknooppunten als beslissingsknooppunten omvat, terwijl de laatste alleen beslissingsknooppunten omvat.

De classificatie van een instantie vereist dat deze door de structuur wordt gefilterd. Een beslissingsknooppunt is vereist om een ​​van de takken te kiezen, terwijl een optieknooppunt nodig is om de hele groep takken te nemen. Dit betekent dat je met een optieknooppunt meerdere bladeren krijgt die moeten worden gecombineerd tot één classificatie om te eindigen met een voorspelling. Daarom is stemmen vereist in het proces, waarbij een meerderheid van stemmen betekent dat het knooppunt is geselecteerd als de voorspelling voor dat proces.

Het bovenstaande proces maakt duidelijk dat de optieknooppunten niet met twee opties moeten komen, aangezien ze uiteindelijk de stem zullen verliezen als ze geen definitieve winnaar kunnen vinden. De andere mogelijkheid is om het gemiddelde van waarschijnlijkheidsschattingen uit verschillende paden te nemen door benaderingen te volgen zoals de Bayesiaanse benadering of de niet-gewogen methode van gemiddelden.

Optiebomen kunnen ook worden ontwikkeld door bestaande beslissingsboomstudenten te wijzigen of door een optieknooppunt te creëren waar verschillende splitsingen met elkaar in verband staan. Elke beslissingsboom binnen een toelaatbaar tolerantieniveau kan worden omgezet in optiebomen.

Meer middelen

Finance is de officiële aanbieder van de Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ -certificering De Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ -accreditatie is een wereldwijde standaard voor kredietanalisten die betrekking heeft op financiën, boekhouding, kredietanalyse, cashflowanalyse, convenantmodellering, terugbetalingen van leningen en meer. certificeringsprogramma, ontworpen om van iedereen een financiële analist van wereldklasse te maken.

Om uw kennis van financiële analyse te blijven leren en ontwikkelen, raden we de onderstaande aanvullende financiële bronnen ten zeerste aan:

  • Fintech (financiële technologie) Fintech (financiële technologie) De term fintech verwijst naar de synergie tussen financiën en technologie, die wordt gebruikt om de bedrijfsactiviteiten en levering van financiële diensten te verbeteren
  • Kwantitatieve financiering Kwantitatieve financiering Kwantitatieve financiering is het gebruik van wiskundige modellen en extreem grote datasets om financiële markten en effecten te analyseren. Veelvoorkomende voorbeelden zijn onder meer (1) de prijsstelling van afgeleide effecten zoals opties, en (2) risicobeheer, vooral met betrekking tot portefeuillebeheer
  • Spoofing Spoofing Spoofing is een ontwrichtende algoritmische handelspraktijk waarbij biedingen worden geplaatst om te kopen of aanbiedingen om futurescontracten te verkopen en de biedingen of aanbiedingen worden geannuleerd voordat de deal wordt uitgevoerd. De praktijk is bedoeld om een ​​verkeerd beeld van de vraag of vals pessimisme in de markt te creëren.
  • Salarisgids Software Engineer Salarisgids Software Engineer In deze salarisgids voor software-ingenieurs behandelen we verschillende functies van software-ingenieurs en de bijbehorende gemiddelde salarissen voor 2018. Een software-engineer is een professional die de principes van software-engineering toepast in de processen van ontwerp, ontwikkeling, onderhoud, testen en evalueren van software die in de computer wordt gebruikt

Aanbevolen

Is Crackstreams afgesloten?
2022
Is het MC-commandocentrum veilig?
2022
Verlaat Taliesin een cruciale rol?
2022