Il potenziamento è un algoritmo che aiuta a ridurre la varianza e il bias in un insieme di apprendimento automatico. Gli algoritmi Algorithms (Algos) Algorithms (Algos) sono un insieme di istruzioni che vengono introdotte per eseguire un'attività.Algoritmi vengono introdotti per automatizzare il trading per generare profitti a una frequenza impossibile per un trader umano aiuta nella conversione di studenti deboli in studenti forti combinando il numero N di studenti.
Fonte: Sirakorn [CC BY-SA]
Il potenziamento può anche migliorare le previsioni del modello per gli algoritmi di apprendimento. Gli studenti deboli vengono corretti in sequenza dai loro predecessori e, nel processo, vengono convertiti in studenti forti.
Forme di potenziamento
Il potenziamento può assumere diverse forme, tra cui:
1. Potenziamento adattivo (Adaboost)
Adaboost mira a combinare diversi studenti deboli per formare un unico studente forte. Adaboost si concentra sugli studenti deboli, che spesso sono alberi decisionali con una sola divisione e sono comunemente chiamati monconi decisionali. Il primo moncone decisionale in Adaboost contiene osservazioni ugualmente ponderate.
Gli errori precedenti vengono corretti e alle osservazioni classificate in modo errato viene assegnato un peso maggiore rispetto ad altre osservazioni che non presentavano errori di classificazione. Gli algoritmi di Adaboost sono comunemente usati nelle procedure di regressione e classificazione. Un errore rilevato nei modelli precedenti viene corretto con la ponderazione fino a quando non viene creato un predittore accurato.
2. Aumento gradiente
L'aumento del gradiente, proprio come qualsiasi altra procedura di apprendimento automatico dell'insieme, aggiunge in sequenza predittori all'insieme e segue la sequenza nella correzione dei predittori precedenti per arrivare a un predittore accurato alla fine della procedura. Adaboost corregge i suoi errori precedenti regolando i pesi per ogni osservazione errata in ogni iterazione, ma l'aumento del gradiente mira ad adattare un nuovo predittore negli errori residui commessi dal predittore precedente.
L'aumento del gradiente utilizza la discesa del gradiente per individuare le sfide nelle previsioni degli studenti utilizzate in precedenza. L'errore precedente viene evidenziato e, combinando uno studente debole con quello successivo, l'errore si riduce notevolmente nel tempo.
3. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
XGBoostimg implementa alberi decisionali con gradiente potenziato, prestazioni migliorate e velocità. L'implementazione di macchine potenziate con gradiente è relativamente lenta, a causa dell'addestramento del modello che deve seguire una sequenza. Pertanto, mancano di scalabilità Scalabilità La scalabilità può rientrare in contesti sia finanziari che di strategia aziendale. In entrambi i casi, rappresenta la capacità dell'entità di resistere a pressioni dovute alla loro lentezza.
XGBoost dipende dalle prestazioni di un modello e dalla velocità di calcolo. Offre vari vantaggi, come parallelizzazione, elaborazione distribuita, ottimizzazione della cache e elaborazione out-of-core.
XGBoost fornisce la parallelizzazione nella creazione di alberi tramite l'uso dei core della CPU durante l'addestramento. Distribuisce anche i computer quando addestra modelli di grandi dimensioni utilizzando cluster di macchine. L'elaborazione out-of-core viene utilizzata per set di dati più grandi che non possono adattarsi alla dimensione della memoria convenzionale. L'ottimizzazione della cache viene utilizzata anche per algoritmi e strutture dati per ottimizzare l'uso dell'hardware disponibile.
Pro e contro del potenziamento
In quanto modello di insieme, il boosting viene fornito con un algoritmo di facile lettura e interpretazione, che rende le sue interpretazioni di previsione facili da gestire. La capacità di previsione è efficiente attraverso l'uso dei suoi metodi di clonazione, come il bagging Bagging (Bootstrap Aggregation) L'apprendimento automatico di Ensemble può essere principalmente classificato in bagging e boosting. La tecnica di insaccamento è utile sia per la foresta di regressione che per la foresta statistica o casuale e per gli alberi decisionali. Il potenziamento è un metodo resiliente che frena facilmente l'eccessivo adattamento.
Uno svantaggio del boosting è che è sensibile ai valori anomali poiché ogni classificatore è obbligato a correggere gli errori nei predecessori. Pertanto, il metodo dipende troppo dai valori anomali. Un altro svantaggio è che il metodo è quasi impossibile da scalare. Questo perché ogni stimatore basa la sua correttezza sui predittori precedenti, rendendo così la procedura difficile da snellire.
Cosa sono gli alberi delle opzioni?
Gli alberi delle opzioni sono i sostituti degli alberi decisionali. Rappresentano classificatori di ensemble mentre derivano un'unica struttura. La differenza tra gli alberi delle opzioni e gli alberi decisionali è che il primo include sia i nodi delle opzioni che i nodi decisionali, mentre il secondo include solo i nodi decisionali.
La classificazione di un'istanza richiede di filtrarla attraverso l'albero. Un nodo decisionale è necessario per scegliere uno dei rami, mentre un nodo opzione è richiesto per prendere l'intero gruppo di rami. Ciò significa che, con un nodo opzione, si finisce con più foglie che richiederebbero essere combinate in una classificazione per finire con una previsione. Pertanto, la votazione è richiesta nel processo, dove un voto a maggioranza significa che il nodo è stato selezionato come previsione per quel processo.
Il processo di cui sopra chiarisce che i nodi di opzione non dovrebbero avere due opzioni poiché finiranno per perdere il voto se non riescono a trovare un vincitore definito. L'altra possibilità è prendere la media delle stime di probabilità da vari percorsi seguendo approcci come l'approccio bayesiano o il metodo delle medie non ponderato.
Gli alberi delle opzioni possono anche essere sviluppati modificando gli studenti esistenti dell'albero decisionale o creando un nodo delle opzioni in cui sono correlate diverse suddivisioni. Ogni albero decisionale entro un livello di tolleranza consentito può essere convertito in alberi di opzioni.
Più risorse
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