Boosting yöntemi nedir?

Boosting, zayıf öğrenenleri güçlü öğrenenlerle birleştirerek eğitim hatalarını en aza indiren bir topluluk öğrenme yöntemidir. Boosting algoritmaları, veri madenciliği çabalarınızın tahmin gücünü artırabilir. Boosting, zayıf öğrenenleri güçlü öğrenenlerle birleştirerek eğitim hatalarını en aza indiren bir topluluk öğrenme yöntemidir. Algoritmaları iyileştirerek veri madenciliği çabalarınızın tahmin gücünü artırabilirsiniz.

AdaBoost nedir?

Adaptive Boosting (AdaBoost), geliştirilen ilk güçlendirme modellerinden biridir. Yükseltme sürecinin her yinelemesinde kendini düzeltmeye çalışarak uyum sağlar. AdaBoost başlangıçta her veri kümesine eşit ağırlık atar.

XGBoost algoritması nasıl çalışır?

XGBoost, genellikle karar ağaçları olan birkaç bireysel modelin tahminlerini yinelemeli olarak birleştirerek bir öngörü modeli oluşturur. Algoritma, zayıf öğrenenleri topluluğa sırayla ekleyerek çalışır ve her yeni öğrenen mevcut öğrenenlerin hatalarını düzeltmeye odaklanır. XGBoost, genellikle karar ağaçları olan birkaç bireysel modelin tahminlerini yinelemeli olarak birleştirerek bir öngörü modeli oluşturur. Algoritma, zayıf öğrenenleri popülasyona sırayla ekleyerek çalışır ve her yeni öğrenen mevcut öğrenenlerin hatalarını düzeltmeye odaklanır.

CatBoost algoritması nedir?

CatBoost, daha hızlı uygulama için orijinal gradyan artırma yöntemini geliştirir. CatBoost, genellikle kategorik dize değişkenlerini sayısal değerlere, tek sıcak kodlamalara vb. dönüştürmek için kullanılır. Dönüşüm için verilerin ön işlenmesini gerektiren diğer karar ağacı tabanlı yöntemlerin bir sınırlamasını aşar. CatBoost, daha hızlı uygulama için orijinal gradyan artırma yöntemini geliştirir. CatBoost, genellikle kategorik dize değişkenlerini sayısal değerlere, tek sıcak kodlamalara vb. dönüştürmek için kullanılır. Dönüşüm için verilerin ön işlenmesini gerektiren diğer karar ağacı tabanlı yöntemlerin bir sınırlamasını aşar.

Gradient boosting algoritması nedir?

Gradyan artırma algoritmaları (GBM’ler), regresyondan sınıflandırmaya kadar çok çeşitli makine öğrenimi görevlerinde mükemmel olduğu kanıtlanmış topluluk öğrenme yöntemleridir. Bunlar, öncüllerinin hatalarını düzelten karar ağaçlarını yinelemeli olarak ekleyerek çalışır. 29 Şubat 2024 Gradyan artırma algoritmaları (GBM’ler), regresyondan sınıflandırmaya kadar çok çeşitli makine öğrenimi görevlerinde mükemmel olduğu kanıtlanmış topluluk öğrenme yöntemleridir. Bunlar, öncüllerinin hatalarını düzelten karar ağaçlarını yinelemeli olarak ekleyerek çalışır.

Bagging algoritması nedir?

L. Breiman tarafından önerilmiştir. Mevcut bir eğitim setinden yeni eğitim setleri türeterek temel öğreneni yeniden eğitmeyi amaçlayan bir yöntemdir.

GBM ile XGBoost arasındaki temel fark nedir?

GBM algoritmalarında düzenleme uygulamaz, bu da algoritmanın yalnızca en az kayıplı özelliklere odaklanmasına neden olur. GBM ile karşılaştırıldığında, XGBoost modelin aşırı uyumunu cezalandırmak için düzenleme yöntemleri uygular. 6 Aralık 2023 GBM algoritmalarında düzenleme uygulamaz, bu da algoritmanın yalnızca en az kayıplı özelliklere odaklanmasına neden olur. GBM ile karşılaştırıldığında, XGBoost modelin aşırı uyumunu cezalandırmak için düzenleme yöntemleri uygular.

KNN algoritması nasıl çalışır?

KNN algoritması, Öklid mesafesi gibi bir mesafe metriğine dayalı olarak yeni bir veri noktasına en yakın K veri noktasını bularak ve yeni veri noktasını K en yakın komşuların çoğunluk sınıfına göre sınıflandırarak çalışır.30 Mart 2024KNN algoritması, Öklid mesafesi gibi bir mesafe metriğine dayalı olarak yeni bir veri noktasına en yakın K veri noktasını bularak ve yeni veri noktasını K en yakın komşuların çoğunluk sınıfına göre sınıflandırarak çalışır.30 Mart 2024KNN algoritması, Öklid mesafesi gibi bir mesafe metriğine dayalı olarak yeni bir veri noktasına en yakın K veri noktasını bularak çalışır. Bu, K en yakın veri noktasını bularak ve yeni veri noktasını K en yakın komşuların çoğunluk sınıfına göre sınıflandırarak çalışır.

LightGBM nasıl çalışır?

LightGBM, verileri dağıtımın histogramını kullanarak bölmelere yerleştiren histogram tabanlı bir yöntem kullanır. Her veri noktası yerine bölmeler yineleme yapmak, kazancı hesaplamak ve verileri bölmek için kullanılır. Bu yöntem ayrıca seyrek bir veri kümesi için de optimize edilebilir. LightGBM, verileri dağıtımın histogramını kullanarak bölmelere yerleştiren histogram tabanlı bir yöntem kullanır. Her veri noktası yerine bölmeler yineleme yapmak, kazancı hesaplamak ve verileri bölmek için kullanılır. Bu yöntem ayrıca seyrek bir veri kümesi için de optimize edilebilir.

Ağaç algoritması nedir?

Minimum Spanning Tree Algoritması Algoritma, dallar arasındaki en kısa bağlantıyı kullanarak dalların birbirlerine doğrudan veya dolaylı olarak bağlanmasıyla ilgilenir. Örneğin, iki şehir arasındaki bir veya daha fazla yeri birbirine bağlayan ikincil yolların inşası.

PCA algoritması nedir?

PCA, bilgisayarlar kullanılarak çözülmesi hesaplama açısından kolay olan doğrusal cebire dayanır. Diğer makine öğrenimi algoritmalarını hızlandırır. Makine öğrenimi algoritmaları, orijinal veri kümesi yerine temel bileşenler üzerinde eğitildiklerinde daha hızlı birleşirler. Yüksek boyutlu veri problemleriyle ilgilenir. PCA, bilgisayarlar kullanılarak çözülmesi hesaplama açısından kolay olan doğrusal cebire dayanır. Diğer makine öğrenimi algoritmalarını hızlandırır. Makine öğrenimi algoritmaları, orijinal veri kümesi yerine temel bileşenler üzerinde eğitildiklerinde daha hızlı birleşirler. Yüksek boyutlu veri problemlerinin üstesinden gelir.

A9 algoritması nedir?

Amazon’un A9 algoritması, ürünü Amazon arama sonuçlarında sıralamadan önce alaka düzeyini, incelemeleri, anahtar kelimeleri, satış geçmişini, ürün tanıtımını, arama terimlerini, ürün bulunabilirliğini, fiyatı ve daha fazlasını dikkate alır. Amazon’un A9 algoritması, ürünü Amazon arama sonuçlarında sıralamadan önce alaka düzeyini, incelemeleri, anahtar kelimeleri, satış geçmişini, ürün tanıtımını, arama terimlerini, ürün bulunabilirliğini, fiyatı ve daha fazlasını dikkate alır. Bu, bir satıcının ürünlerinin sıralamasını belirleme söz konusu olduğunda Amazon için çok önemlidir.

Bagging vs Boosting nedir?

Bagging, eğitim verilerinin rastgele oluşturulmuş alt kümelerini kullanır. Bagging, önyargıyı değil varyansı azaltma eğilimindedir. Buna karşılık, artırma, varyansı değil önyargıyı azaltır. Bagging tekniği, eğitim verilerinin aşırı uyum sorununu çözmeye çalışırken, artırma, önyargı sorununu azaltmaya çalışır. Bagging, eğitim verilerinin rastgele oluşturulmuş alt kümelerini kullanır. Bagging, önyargıyı değil varyansı azaltma eğilimindedir. Buna karşılık, artırma, varyansı değil önyargıyı azaltır. Bagging tekniği, eğitim verilerinin aşırı uyum sorununu çözmeye çalışırken, artırma, önyargı sorununu azaltmaya çalışır.

Gradient boosting algoritması nedir?

Gradient Boosting Algorithms (GBMs), regresyondan sınıflandırmaya kadar çok çeşitli makine öğrenimi görevlerinde mükemmel olduğu kanıtlanmış topluluk öğrenme yöntemleridir. Bunlar, öncüllerinin hatalarını düzelten karar ağaçlarını yinelemeli olarak ekleyerek çalışır.29 Şubat 2024Gradient Boosting Algorithms (GBMs), regresyondan sınıflandırmaya kadar çok çeşitli makine öğrenimi görevlerinde mükemmel olduğu kanıtlanmış topluluk öğrenme yöntemleridir. Bunlar, öncüllerinin hatalarını düzelten karar ağaçlarını yinelemeli olarak ekleyerek çalışır.

Boosted tree nedir?

Güçlendirilmiş Ağaçlar Oluşturmanın Amacı Karar ağaçlarına harika bir alternatif Rastgele Ormanlardır. Torbalama (bootstrap toplama) adı verilen bir teknik kullanarak birden fazla karar ağacını birleştirerek rastgele bir orman oluşturabiliriz. Rastgele ormanlar karar ağaçlarından çok daha iyi performans gösterir. Güçlendirilmiş ağaçlar oluşturmanın amacı, karar ağaçlarına harika bir alternatif olan rastgele ormanlar oluşturmaktır. Torbalama (bootstrap toplama) adı verilen bir teknik kullanarak birden fazla karar ağacını birleştirerek rastgele bir orman oluşturabiliriz. Rastgele ormanlar karar ağaçlarından çok daha iyi performans gösterir.

Random forest algoritması nedir?

Rastgele Orman (RF), birden fazla rastgele oluşturulmuş karar ağacının çıktısını birleştirerek regresyon ve sınıflandırma problemlerini çözmek için bir makine öğrenme algoritmasıdır. RF algoritması, karar ağaçlarının tahminlerine dayalı bir sonuç sağlar.