Почему в Случайном лесе, состоящем из деревьев решений, каждое дерево учит что-то разное?
Случайный лес — это метод, предполагающий распараллеливание процесса обучения. Действительно, каждое дерево в этом ансамбле изучает разные паттерны из данных. Но почему так получается?
1️⃣ Бутстреп
Для обучения каждого дерева используется случайная выборка с возвращением из исходного набора данных. Это значит, что каждое дерево видит немного другой набор данных, содержащий одни и те же объекты, но с разным распределением.
2️⃣ Случайность в выборе признаков
При разбиении каждого узла дерева алгоритм выбирает случайное подмножество признаков для поиска лучшего разделения. Это не позволяет деревьям сильно зависеть от наиболее значимых признаков и делает их более разнообразными.
#машинное_обучение
Случайный лес — это метод, предполагающий распараллеливание процесса обучения. Действительно, каждое дерево в этом ансамбле изучает разные паттерны из данных. Но почему так получается?
#машинное_обучение
👍4
Что вы знаете об алгоритме агломеративной кластеризации?
Агломеративная кластеризация — это метод иерархической кластеризации, при котором кластеры постепенно объединяются. Алгоритм начинается с того, что каждый объект рассматривается как отдельный кластер. На каждом шаге объединяются два кластера, для которых метрика объединения показывает максимальное улучшение. Процесс продолжается до тех пор, пока объединение остаётся выгодным по выбранному критерию.
Этот подход часто используется, когда необходимо получить иерархическую структуру кластеров. Преимущество алгоритма заключается в его гибкости: он не требует предположений о количестве кластеров и может работать с любой метрикой сходства.
Однако у метода есть и недостатки: базовая реализация имеет высокую вычислительную сложность, особенно на больших наборах данных. Чтобы снизить сложность, применяются различные оптимизации, например, аддитивные свойства метрик и выборочные пересчёты значений для уменьшения количества операций.
На практике агломеративная кластеризация применяется в задачах, где данные не обязательно находятся в метрическом пространстве, например, при работе с текстами или графами, где сходства между объектами могут быть асимметричными или разреженными.
#машинное_обучение
Агломеративная кластеризация — это метод иерархической кластеризации, при котором кластеры постепенно объединяются. Алгоритм начинается с того, что каждый объект рассматривается как отдельный кластер. На каждом шаге объединяются два кластера, для которых метрика объединения показывает максимальное улучшение. Процесс продолжается до тех пор, пока объединение остаётся выгодным по выбранному критерию.
Этот подход часто используется, когда необходимо получить иерархическую структуру кластеров. Преимущество алгоритма заключается в его гибкости: он не требует предположений о количестве кластеров и может работать с любой метрикой сходства.
Однако у метода есть и недостатки: базовая реализация имеет высокую вычислительную сложность, особенно на больших наборах данных. Чтобы снизить сложность, применяются различные оптимизации, например, аддитивные свойства метрик и выборочные пересчёты значений для уменьшения количества операций.
На практике агломеративная кластеризация применяется в задачах, где данные не обязательно находятся в метрическом пространстве, например, при работе с текстами или графами, где сходства между объектами могут быть асимметричными или разреженными.
#машинное_обучение
👍3
Что вы знаете про Sparse Linear Methods (SLIM)?
Sparse Linear Methods (SLIM) — это метод моделирования рекомендаций, который основывается на разреженных линейных моделях. Такие рекомендательные системы учитывают схожесть между элементами на основе линейных отношений в матрице пользователь-объект.
Главная идея SLIM заключается в обучении матрицы весов W, которая описывает взаимосвязь между элементами. Эти веса используются для предсказания пользовательских предпочтений через линейную комбинацию взаимодействий с другими элементами.
К преимуществам SLIM относятся:
▪️Интерпретируемость
Полученные веса позволяют понять, как объекты связаны друг с другом.
▪️Адаптивность
Хорошо справляется как с большим, так и с малым количеством данных.
#машинное_обучение
Sparse Linear Methods (SLIM) — это метод моделирования рекомендаций, который основывается на разреженных линейных моделях. Такие рекомендательные системы учитывают схожесть между элементами на основе линейных отношений в матрице пользователь-объект.
Главная идея SLIM заключается в обучении матрицы весов W, которая описывает взаимосвязь между элементами. Эти веса используются для предсказания пользовательских предпочтений через линейную комбинацию взаимодействий с другими элементами.
К преимуществам SLIM относятся:
▪️Интерпретируемость
Полученные веса позволяют понять, как объекты связаны друг с другом.
▪️Адаптивность
Хорошо справляется как с большим, так и с малым количеством данных.
#машинное_обучение
В классификации есть метрика Precision. Но слышали ли вы про Average Precision? Знаете, зачем она используется?
Average Precision (AP) — это метрика, которая оценивает баланс между точностью (precision) и полнотой (recall) на всех возможных порогах классификации.
Как это работает:
▪️Модель начинает с высокого порога, где она «уверена» в своих предсказаниях, и постепенно снижает его, увеличивая полноту (recall).
▪️Для каждого порога вычисляется точность и строится кривая зависимости Precision-Recall.
▪️Average Precision — это площадь под этой кривой.
Почему это важно?
AP дает более полную картину качества модели, чем точность или полнота, так как учитывает все пороги вероятностей. Она особенно полезна:
✅ В задачах с несбалансированными данными (где положительных примеров мало).
✅ В задачах ранжирования (например, поиск, детекция объектов).
✅ Для оценки модели в условиях, когда важен не только один порог, но и общее поведение модели.
#машинное_обучение
Average Precision (AP) — это метрика, которая оценивает баланс между точностью (precision) и полнотой (recall) на всех возможных порогах классификации.
Как это работает:
▪️Модель начинает с высокого порога, где она «уверена» в своих предсказаниях, и постепенно снижает его, увеличивая полноту (recall).
▪️Для каждого порога вычисляется точность и строится кривая зависимости Precision-Recall.
▪️Average Precision — это площадь под этой кривой.
Почему это важно?
AP дает более полную картину качества модели, чем точность или полнота, так как учитывает все пороги вероятностей. Она особенно полезна:
✅ В задачах с несбалансированными данными (где положительных примеров мало).
✅ В задачах ранжирования (например, поиск, детекция объектов).
✅ Для оценки модели в условиях, когда важен не только один порог, но и общее поведение модели.
#машинное_обучение
Можно ли считать функцию потерь метрикой качества?
Нет, ставить знак равенства здесь нельзя.
✅ Функция потерь — это математическое выражение, используемое для измерения ошибки модели при её обучении . Она показывает, насколько сильно предсказания модели отличаются от реальных значений. Функция потерь служит основой для оптимизации: обучение модели заключается в минимизации значения этой функции.
Примеры:
▪️Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE) для регрессии.
▪️Кросс-энтропия (Cross-Entropy Loss) для классификации.
✅ Метрика — это внешний, объективный критерий качества. Он не зависит напрямую от параметров модели — только от предсказанных и фактических меток.
Примеры:
▪️Точность (Accuracy) для классификации.
▪️F1-мера для задач с несбалансированными классами.
#машинное_обучение
#машинное_обучение
👍7🥱1
Что такое Named Entity Recognition (NER)?
Named Entity Recognition — распознавание именованных сущностей. Это задача из области обработки естественного языка (NLP), цель которой — найти и классифицировать ключевые сущности в тексте.
Эти сущности могут относиться к определённым категориям, например:
- Имена людей;
- Географические объекты;
- Даты и время;
- Денежные суммы;
- Названия организаций.
▪️Как это работает?
Алгоритмы NER анализируют текст и на основеобученных моделей выделяют слова или фразы, относящиеся к этим категориям. Для обучения используются аннотированные данные, где сущности уже отмечены.
▪️Где применяется?
- Автоматическое извлечение данных из документов;
- Улучшение поисковых систем;
- Обработка запросов в службах поддержки;
- Анализ социальных сетей;
- Классификация новостей;
- Работа с резюме.
#машинное_обучение #NLP
Named Entity Recognition — распознавание именованных сущностей. Это задача из области обработки естественного языка (NLP), цель которой — найти и классифицировать ключевые сущности в тексте.
Эти сущности могут относиться к определённым категориям, например:
- Имена людей;
- Географические объекты;
- Даты и время;
- Денежные суммы;
- Названия организаций.
▪️Как это работает?
Алгоритмы NER анализируют текст и на основе
▪️Где применяется?
- Автоматическое извлечение данных из документов;
- Улучшение поисковых систем;
- Обработка запросов в службах поддержки;
- Анализ социальных сетей;
- Классификация новостей;
- Работа с резюме.
#машинное_обучение #NLP
👍9
Опишите какой-нибудь метод подбора гиперпараметров?
Можно использовать метод Grid Search.
✍️ Это перебор по сетке. Алгоритм таков:
▪️для каждого гиперпараметра фиксируется несколько значений;
▪️далее составляются все возможные комбинации;
▪️на каждой из этих комбинаций модель обучается и тестируется;
▪️выбирается комбинация, на которой модель показывает лучшее качество.
К недостаткам метода относятся его вычислительные затраты: если комбинаций параметров слишком много, алгоритм не завершится за разумное время.
#машинное_обучение
Можно использовать метод Grid Search.
✍️ Это перебор по сетке. Алгоритм таков:
▪️для каждого гиперпараметра фиксируется несколько значений;
▪️далее составляются все возможные комбинации;
▪️на каждой из этих комбинаций модель обучается и тестируется;
▪️выбирается комбинация, на которой модель показывает лучшее качество.
К недостаткам метода относятся его вычислительные затраты: если комбинаций параметров слишком много, алгоритм не завершится за разумное время.
#машинное_обучение
❤3
Что такое темп обучения в градиентном бустинге?
Градиентный бустинг может переобучиться. Если, например, базовые алгоритмы слишком сложные (предположим, решающие деревья слишком глубокие), то при обучении ошибка на обучающей выборке может приблизиться к нулю.
Чтобы смягчить этот эффект, можно ввести темп обучения (learning rate). Это параметр, лежащий в диапазон от нуля (не включая его) до единицы (включая её). Темп обучения позволяет добиться того, чтобы каждый базовый алгоритм вносил относительно небольшой вклад во всю композицию.
Значение параметра обычно определяется эмпирически по входным данным.
#машинное_обучение
Градиентный бустинг может переобучиться. Если, например, базовые алгоритмы слишком сложные (предположим, решающие деревья слишком глубокие), то при обучении ошибка на обучающей выборке может приблизиться к нулю.
Чтобы смягчить этот эффект, можно ввести темп обучения (learning rate). Это параметр, лежащий в диапазон от нуля (не включая его) до единицы (включая её). Темп обучения позволяет добиться того, чтобы каждый базовый алгоритм вносил относительно небольшой вклад во всю композицию.
Значение параметра обычно определяется эмпирически по входным данным.
#машинное_обучение
👍1
Расскажите о некоторых мерах сходства, используемых в машинном обучении.
🔹Косинусное сходство
Определяется через рассмотрение двух векторов в n-мерном пространстве и вычисление косинуса угла между ними. Диапазон значений этой меры — от [-1, 1], где значение 1 означает, что два вектора максимально схожи, а -1 — что они различны.
🔹Евклидово или Манхэттенское расстояние
Эти значения представляют собой расстояния между двумя точками в n-мерном пространстве. Основное различие между ними заключается в способе их вычисления:
▪️Евклидово расстояние вычисляется как прямая линия между двумя точками.
▪️Манхэттенское расстояние — сумма абсолютных разниц координат, представляя путь «по сетке».
🔹 Сходство Жаккара
Также известно как IoU (Intersection over Union). Широко применяется в области детекции объектов для оценки перекрытия между предсказанным ограничивающим прямоугольником и истинным (ground truth). Вычисляется как отношение пересечения множества (Intersection) к объединению множества (Union).
#машинное_обучение
🔹Косинусное сходство
Определяется через рассмотрение двух векторов в n-мерном пространстве и вычисление косинуса угла между ними. Диапазон значений этой меры — от [-1, 1], где значение 1 означает, что два вектора максимально схожи, а -1 — что они различны.
🔹Евклидово или Манхэттенское расстояние
Эти значения представляют собой расстояния между двумя точками в n-мерном пространстве. Основное различие между ними заключается в способе их вычисления:
▪️Евклидово расстояние вычисляется как прямая линия между двумя точками.
▪️Манхэттенское расстояние — сумма абсолютных разниц координат, представляя путь «по сетке».
🔹 Сходство Жаккара
Также известно как IoU (Intersection over Union). Широко применяется в области детекции объектов для оценки перекрытия между предсказанным ограничивающим прямоугольником и истинным (ground truth). Вычисляется как отношение пересечения множества (Intersection) к объединению множества (Union).
#машинное_обучение
👍3
Как сделать модель более устойчивой к выбросам?
Здесь можно подойти с двух сторон: преобразовать данные или особым образом построить модель.
Выбросы обычно определяются по отношению к распределению данных. Их можно удалить на этапе предварительной обработки, используя статистические методы. Самый простой подход — считать аномальными значения, которые находятся слишком далеко от среднего выборки. Иногда может помочь преобразование данных (например, логарифмическое преобразование).
Ещё один способ уменьшения влияния выбросов — использование средней абсолютной ошибки вместо среднеквадратичной ошибки. Что касается моделей, то устойчивыми к выбросам можно считать деревья решений.
#машинное_обучение
#статистика
Здесь можно подойти с двух сторон: преобразовать данные или особым образом построить модель.
Выбросы обычно определяются по отношению к распределению данных. Их можно удалить на этапе предварительной обработки, используя статистические методы. Самый простой подход — считать аномальными значения, которые находятся слишком далеко от среднего выборки. Иногда может помочь преобразование данных (например, логарифмическое преобразование).
Ещё один способ уменьшения влияния выбросов — использование средней абсолютной ошибки вместо среднеквадратичной ошибки. Что касается моделей, то устойчивыми к выбросам можно считать деревья решений.
#машинное_обучение
#статистика
Как быть с категориальными предикторами при построении линейной регрессии?
Их, конечно, нужно привести к числовому виду. Как именно это сделать, нужно решать, исходя из вида категориальной переменной.
▫️ Номинальная.
У таких переменных нет естественного порядка, и они обычно представляют собой различные категории, такие как цвета, пол и т.д. Для кодирования номинальных переменных чаще всего используется метод one-hot кодирования. При этом каждая категория представляется отдельной бинарной переменной (столбцом), где 1 означает наличие этого признака, а 0 — его отсутствие.
▫️ Порядковая.
Такие переменные имеют естественный порядок, например, оценки уровня образования или уровни удовлетворённости. Для таких переменных можно использовать порядковое кодирование, где каждая категория получает числовое значение, отражающее её ранг. Например, «низкий», «средний» и «высокий» уровень удовлетворенности можно закодировать как 1, 2 и 3 соответственно.
#машинное_обучение
Их, конечно, нужно привести к числовому виду. Как именно это сделать, нужно решать, исходя из вида категориальной переменной.
▫️ Номинальная.
У таких переменных нет естественного порядка, и они обычно представляют собой различные категории, такие как цвета, пол и т.д. Для кодирования номинальных переменных чаще всего используется метод one-hot кодирования. При этом каждая категория представляется отдельной бинарной переменной (столбцом), где 1 означает наличие этого признака, а 0 — его отсутствие.
▫️ Порядковая.
Такие переменные имеют естественный порядок, например, оценки уровня образования или уровни удовлетворённости. Для таких переменных можно использовать порядковое кодирование, где каждая категория получает числовое значение, отражающее её ранг. Например, «низкий», «средний» и «высокий» уровень удовлетворенности можно закодировать как 1, 2 и 3 соответственно.
#машинное_обучение
👍3