Voting Multiple Classifiers
3 belangrijke vragen over Voting Multiple Classifiers
Wat is een voordeel van het gebruik van ensemble-technieken in classificatie?
- De kans is klein dat alle classifiers dezelfde fout maken.
- Zolang elke fout door een minderheid van de classifiers wordt gemaakt, wordt optimale prestatie bereikt.
- Ensemble-methoden verkleinen de variantie van classifiers.
- Voor regressie betekent dit het nemen van de gemiddelde of mediane voorspelling uit verschillende modellen.
- Zolang elke fout door een minderheid van de classifiers wordt gemaakt, wordt optimale prestatie bereikt.
- Ensemble-methoden verkleinen de variantie van classifiers.
- Voor regressie betekent dit het nemen van de gemiddelde of mediane voorspelling uit verschillende modellen.
Waarom maakt het gebruik van ensemble-methoden minder zin in de context van regressie, ranking of collectieve classificatie?
- Omdat de inductieve vooroordelen van verschillende leeralgoritmen sterk gecorreleerd zijn.
- Verschillende algoritmen hebben de neiging tot vergelijkbare typefouten.
- Voor ranking en collectieve classificatie is een andere benadering nodig.
- Verschillende algoritmen hebben de neiging tot vergelijkbare typefouten.
- Voor ranking en collectieve classificatie is een andere benadering nodig.
Wat houdt bootstrap resampling in en hoe draagt het bij aan ensemble methoden?
- Bootstrap resampling is gebaseerd op statistiek en zorgt ervoor dat een nieuw dataset wordt gecreëerd door willekeurig te kiezen uit een distributie 'D' met vervanging.
- De oorspronkelijke dataset 'D' bevat 'N' trainingsvoorbeelden en hieruit worden 'M' bootstrapped trainingssets gegenereerd.
- Elke bootstrap set bevat ook 'N' trainingsvoorbeelden.
- Een beslissingsboom kan op elke dataset worden getraind, wat leidt tot vergelijkbare maar niet identieke datasets.
- Deze techniek, bekend als bagging, helpt variantie te verminderen en fungeert als alternatieve aanpak voor regularisatie.
- De oorspronkelijke dataset 'D' bevat 'N' trainingsvoorbeelden en hieruit worden 'M' bootstrapped trainingssets gegenereerd.
- Elke bootstrap set bevat ook 'N' trainingsvoorbeelden.
- Een beslissingsboom kan op elke dataset worden getraind, wat leidt tot vergelijkbare maar niet identieke datasets.
- Deze techniek, bekend als bagging, helpt variantie te verminderen en fungeert als alternatieve aanpak voor regularisatie.
De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:
- Een unieke studie- en oefentool
- Nooit meer iets twee keer studeren
- Haal de cijfers waar je op hoopt
- 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
