Category:

Стэкинг. Берем классификатор, с его помощью предсказываем значения и добавляем их к исходным данным. 

Если прогнозируемая переменная У — это фактор, значит имеем задачу распознавания. Фактор можно объявлять.

Бутстрэп — генерация повторных выборок из исходного набора (2/3), число выбираемых предикторов также можно брать не полным.

Бэггинг — bootstrap aggregating коллективный прогноз моделей, которые построена на основе бутстрэп выборок.

Бустинг — ансамбль моделей, где следующая модель строится на остатках предыдущих.

Состоятельный метод: при росте n результаты предсказаний сходятся с априори лучшим байесовским классификатором, который есть, если мы все знаем о совместном распределении Х и У.

Подобная сходимость доказана для методов К-го ближайшего соседа и нейронных сетей. К растет с ростом n, как ln n.


Error

Anonymous comments are disabled in this journal

default userpic