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