Повышение - это алгоритм, который помогает уменьшить дисперсию и систематическую ошибку в ансамбле машинного обучения. Алгоритмы Алгоритмы (Алгоритмы) Алгоритмы (Алгоритмы) представляют собой набор инструкций, которые вводятся для выполнения задачи. Алгоритмы вводятся для автоматизации торговли с целью получения прибыли с частотой, недоступной для трейдера-человека, помогает в превращении слабых учеников в сильных учеников. объединив N учащихся.
Источник: Сиракорн [CC BY-SA]
Повышение также может улучшить предсказания модели для алгоритмов обучения. Слабые ученики последовательно исправляются своими предшественниками, и в процессе они превращаются в сильных учеников.
Формы повышения
Повышение может принимать несколько форм, в том числе:
1. Адаптивное усиление (Adaboost)
Adaboost стремится объединить несколько слабых учеников в одного сильного ученика. Adaboost концентрируется на слабых учениках, которые часто являются деревьями решений с одним разделением и обычно называются пнями для принятия решений. Первый пень принятия решения в Adaboost содержит наблюдения, которые имеют одинаковый вес.
Предыдущие ошибки исправляются, и любым наблюдениям, которые были классифицированы неправильно, присваивается больший вес, чем другим наблюдениям, не имевшим ошибок в классификации. Алгоритмы от Adaboost широко используются в процедурах регрессии и классификации. Ошибка, замеченная в предыдущих моделях, корректируется с помощью взвешивания, пока не будет сделан точный прогноз.
2. Повышение градиента
Повышение градиента, как и любая другая процедура машинного обучения ансамбля, последовательно добавляет предикторы в ансамбль и следует за последовательностью исправления предыдущих предикторов для получения точного предиктора в конце процедуры. Adaboost исправляет свои предыдущие ошибки, настраивая веса для каждого неправильного наблюдения на каждой итерации, но повышение градиента направлено на подгонку нового предсказателя к остаточным ошибкам, совершенным предыдущим предсказателем.
Повышение градиента использует градиентный спуск, чтобы точно определить проблемы в предсказаниях учащихся, которые использовались ранее. Выделена предыдущая ошибка, и за счет объединения одного слабого учащегося со следующим учащимся, ошибка значительно уменьшается со временем.
3. XGBoost (экстремальное усиление градиента)
XGBoostimg реализует деревья решений с усиленным градиентом, повышенной производительностью и скоростью. Внедрение машин с градиентным усилением происходит относительно медленно из-за обучения модели, которое должно следовать последовательности. Следовательно, им не хватает масштабируемости. Масштабируемость. Масштабируемость может падать как в финансовом, так и в бизнес-контексте. В обоих случаях это означает способность объекта выдерживать давление из-за своей медлительности.
XGBoost зависит от производительности модели и скорости вычислений. Он обеспечивает различные преимущества, такие как распараллеливание, распределенные вычисления, оптимизация кэша и внепроцессорные вычисления.
XGBoost обеспечивает распараллеливание при построении дерева за счет использования ядер ЦП во время обучения. Он также распределяет вычисления при обучении больших моделей с использованием машинных кластеров. Внеядерные вычисления используются для больших наборов данных, которые не могут уместиться в обычном размере памяти. Оптимизация кэша также используется для алгоритмов и структур данных, чтобы оптимизировать использование доступного оборудования.
Плюсы и минусы бустинга
Как ансамблевая модель, бустинг имеет простой для чтения и интерпретации алгоритм, что упрощает обработку его интерпретаций прогнозов. Возможности прогнозирования эффективны за счет использования методов клонирования, таких как упаковка пакетов. Машинное обучение. Ансамблевое обучение можно в основном разделить на пакеты и ускорение. Метод мешков полезен как для регрессии, так и для статистического или случайного леса и деревьев решений. Повышение давления - это надежный метод, позволяющий легко обуздать чрезмерную посадку.
Одним из недостатков повышения является то, что оно чувствительно к выбросам, поскольку каждый классификатор обязан исправлять ошибки в своих предшественниках. Таким образом, метод слишком зависит от выбросов. Еще один недостаток - метод практически невозможно масштабировать. Это связано с тем, что каждый оценщик основывает свою правильность на предыдущих предикторах, что затрудняет оптимизацию процедуры.
Что такое деревья вариантов?
Деревья вариантов заменяют деревья решений. Они представляют собой классификаторы ансамбля при выводе единой структуры. Разница между деревьями вариантов и деревьями решений состоит в том, что первые включают в себя как узлы вариантов, так и узлы решений, а вторые - только узлы решений.
Для классификации экземпляра требуется его фильтрация по дереву. Узел принятия решения требуется для выбора одной из ветвей, тогда как дополнительный узел требуется для принятия всей группы ветвей. Это означает, что с опционным узлом получается несколько листьев, которые потребовалось бы объединить в одну классификацию, чтобы получить прогноз. Следовательно, в процессе требуется голосование, где большинство голосов означает, что узел был выбран в качестве прогноза для этого процесса.
Вышеупомянутый процесс проясняет, что опционные узлы не должны иметь двух опций, поскольку они в конечном итоге потеряют голос, если не смогут найти определенного победителя. Другая возможность - это получение среднего значения оценок вероятности из различных путей с использованием таких подходов, как байесовский подход или невзвешенный метод средних.
Деревья вариантов также могут быть разработаны путем изменения существующих учащихся дерева решений или создания узла вариантов, в котором коррелируются несколько разделений. Каждое дерево решений в пределах допустимого уровня допуска может быть преобразовано в деревья вариантов.
Дополнительные ресурсы
Finance является официальным поставщиком сертификата Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certification. Аккредитация Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ является мировым стандартом для кредитных аналитиков, который охватывает финансы, бухгалтерский учет, кредитный анализ, анализ денежных потоков, моделирование ковенантов, погашение кредитов и многое другое. программа сертификации, призванная превратить любого в финансового аналитика мирового уровня.
Чтобы продолжить изучение и развитие своих знаний в области финансового анализа, мы настоятельно рекомендуем дополнительные финансовые ресурсы, указанные ниже:
- Fintech (финансовые технологии) Fintech (финансовые технологии) Термин fintech относится к синергии между финансами и технологиями, которая используется для улучшения бизнес-операций и предоставления финансовых услуг.
- Количественное финансирование Количественное финансирование Количественное финансирование - это использование математических моделей и чрезвычайно больших наборов данных для анализа финансовых рынков и ценных бумаг. Общие примеры включают (1) ценообразование производных ценных бумаг, таких как опционы, и (2) управление рисками, особенно в том, что касается управления портфелем.
- Спуфинг Спуфинг Спуфинг - это подрывная алгоритмическая торговая практика, которая включает размещение заявок на покупку или предложений на продажу фьючерсных контрактов и отмену заявок или предложений до исполнения сделки. Эта практика направлена на создание ложной картины спроса или ложного пессимизма на рынке.
- Руководство по заработной плате инженера-программиста Руководство по зарплате инженера-программиста В этом руководстве по зарплате инженера-программиста мы охватываем несколько должностей программиста и соответствующие им средние зарплаты за 2018 год. Инженер-программист - профессионал, который применяет принципы программной инженерии в процессах проектирования, разработки, обслуживания и т.д. тестирование и оценка программного обеспечения, используемого в компьютере