Obstajata dva glavna razloga za uporabo ansambla namesto enega samega modela in sta povezana; to so: Uspešnost: ansambel lahko naredi boljše napovedi in doseže boljšo učinkovitost kot kateri koli posamezen model. Robustnost: ansambel zmanjša širjenje ali razpršitev napovedi in zmogljivosti modela.
Kako deluje metoda ansambla?
Ensemble so metoda strojnega učenja, ki združuje napovedi iz več modelov, da bi dosegla boljšo napovedno učinkovitost. … Ensemblerske učne metode delujejo z združevanjem funkcij preslikave, ki so se jih naučili prispevajoči člani.
Ali so modeli ansamblov vedno boljši?
Nobenega absolutnega jamstva ni, da bo model ansambla učinkovitejši od posameznega modela, vendar če zgradite veliko teh, je vaš individualni klasifikator šibek. Vaša splošna učinkovitost bi morala biti boljša od posameznega modela.
Kako delujejo ansambelske metode in zakaj so boljše od posameznih modelov?
Model ansambla združuje več 'individualnih' (različnih) modelov skupaj in zagotavlja vrhunsko moč napovedi … V bistvu je ansambel nadzorovana učna tehnika za združevanje več šibkih učencev/modelov za ustvariti močnega učenca. Ansambelski model deluje bolje, če združimo modele z nizko korelacijo.
Kje bi lahko bile uporabne tehnike ansambla?
Ansemble tehnike uporabljajo kombinacijo algoritmov učenja za optimizacijo boljše napovedne zmogljivosti. Običajno zmanjšajo prekomerno opremljanje modelov in naredijo model bolj robusten (ni verjetno, da bi nanj vplivale majhne spremembe podatkov o usposabljanju).
