Машина градиентного бустинга — простое объяснение | Регрессия на Python

Градиентный бустинг — это ансамблевый метод машинного обучения. Он последовательно использует серию слабых моделей для повышения точности модели на основе ошибок предыдущей модели. Идея заключается в том, чтобы выявить закономерности в остатках или ошибках. В этом руководстве вы на примере познакомитесь с принципом работы градиентного бустинга, а затем разработаете регрессионную модель, используя градиентный бустинг в библиотеке sklearn для Python. Вот документация по Gradient Boosting Machine: https://scikit-learn.org/stable/modul... Набор данных, используемый в этом руководстве, находится здесь: https://github.com/rashida048/Machine... Полный код, используемый в этом руководстве, можно найти здесь: https://github.com/rashida048/Machine... Приглашаем вас посетить мой блог по Data Science, где вы найдете множество руководств по визуализации данных, разведочному анализу данных, статистическому анализу, машинному обучению, обработке естественного языка и компьютерному зрению. проекты: https://regenerativetoday.com/ Страница в Facebook: https://regenerativetoday.com/ #машинноеобучение #наукаоданных #искусственныйинтеллект #python #sklearn #анализданных #машинадляулучшенияградиентов #регрессия