AdaBoost nasıl çalışır?

AdaBoost başlangıçta her veri kümesine aynı ağırlığı atar. Daha sonra, her karar ağacından sonra veri noktalarının ağırlıklarını otomatik olarak ayarlar. Yanlış sınıflandırılmış nesnelere, bir sonraki turda bunları düzeltme amacıyla daha fazla ağırlık atar.

CatBoost algoritması nedir?

CatBoost ağaç tabanlı bir modeldir ve gradyan artırma tekniğini kullanır. Bu teknik, zayıf tahmin modellerini (genellikle karar ağaçları) birleştirerek güçlü bir tahmin modeli oluşturmayı amaçlar. CatBoost, ağaçları tek tek birleştirerek önceki ağacı hata ayıklamaya çalışır.

XGBoost algoritması nasıl çalışır?

Verilerdeki her değeri incelemek yerine, XGBoost verileri parçalara (kantillere) böler ve bu parçalar üzerinde işlem yapar. Parça sayısı arttıkça, algoritma daha küçük aralıklara bakar ve daha iyi tahminler yapar. Bu, elbette, modelin öğrenme süresini artırır. Parça sayısı varsayılan olarak 33’tür.

Gradient boosting ne zaman kullanılır?

Regresyon ağacı algoritması, regresyon görevlerinde rastgele orman kullandığımızda da kullanılabilir. Öte yandan, yükseltme eğimi her zaman ağaçlar üretmek için regresyon ağaçlarını kullanır.

Boosting algoritması nedir?

Güçlendirme, birçok zayıf öğreneni bir araya getirerek güçlü bir öğrenen yaratmak anlamına gelir. Birçok güçlendirme yönteminin temel yaklaşımı, öngörücüleri kümülatif olarak eğitmektir. Karar ağaçları genellikle öngörücü modeller olarak kullanılır.

AdaBoost nedir medium?

· Sınıflandırma ve regresyon problemlerine kolayca uyarlanabilen AdaBoost’un genelleştirilmiş halidir. · Tek bir öngörü modeli şeklinde kalıntılar üzerine bir dizi model kurulur. · Zayıf öğrenenleri bir araya getirip güçlü öğrenenler üretme fikrine dayanır.

Ağaç algoritması nedir?

Minimum Spanning Tree Algoritması Algoritma, ağın dallarını kendi aralarında, dalların en kısa bağlantısını doğrudan veya dolaylı olarak kullanarak birbirine bağlamakla ilgilenir. Örneğin, iki şehir arasında bir veya daha fazla şehri birbirine bağlayan ikincil yolların inşası.

PCA algoritması nedir?

Temel bileşen analizi (PCA), keşifsel veri analizi, görselleştirme ve veri ön işleme uygulamaları olan doğrusal bir boyut azaltma tekniğidir. Veriler, verilerdeki en büyük değişimi yakalayan yönlerin (temel bileşenler) kolayca tanımlanabilmesi için doğrusal olarak yeni bir koordinat sistemine dönüştürülür. Temel bileşen analizi (PCA), keşifsel veri analizi, görselleştirme ve veri ön işleme uygulamaları olan doğrusal bir boyut azaltma tekniğidir. Veriler, verilerdeki en büyük değişimi yakalayan yönlerin (temel bileşenler) kolayca tanımlanabilmesi için doğrusal olarak yeni bir koordinat sistemine dönüştürülür.

Bubble sort algoritması C nedir?

Bubble Sort en basit sıralama algoritmalarından biridir. Adını dizi elemanlarının bir baloncuk gibi yüzeye çıkma biçiminden alır. Her adımda, iki bitişik eleman karşılaştırılır ve gerekirse değiştirilir. Bu işlem tüm liste sıralanana kadar devam eder.

LightGBM algoritması nedir?

LightGBM, Light Gradient-Boosting Machine’in kısaltmasıdır ve başlangıçta Microsoft tarafından geliştirilen ücretsiz ve açık kaynaklı dağıtılmış gradyan artırma makine öğrenimi çerçevesidir. Karar ağacı algoritmalarına dayanır ve sıralama, sınıflandırma ve diğer makine öğrenimi görevleri için kullanılır. LightGBM, Light Gradient-Boosting Machine’in kısaltmasıdır ve başlangıçta Microsoft tarafından geliştirilen ücretsiz ve açık kaynaklı dağıtılmış gradyan artırma makine öğrenimi çerçevesidir. Karar ağacı algoritmalarına dayanır ve sıralama, sınıflandırma ve diğer makine öğrenimi görevleri için kullanılır.

KNN algoritması nasıl çalışır?

KNN veya K-En Yakın Komşu algoritması, birbirine yakın olan her veri noktasının aynı sınıfa düştüğü ilkesine dayanan bir gözetimli öğrenme algoritmasıdır. Buradaki temel varsayım, birbirine yakın olan şeylerin birbirine benzer olduğudur.

Bagging algoritması nedir?

Torbalama yöntemi (önyükleme toplama), Breiman (1994) tarafından rastgele oluşturulan eğitim kümelerinin sınıflandırmalarını birleştirerek sınıflandırmayı iyileştirmek için önerilmiştir. Sınıflandırma ve regresyon modellerinin makine öğrenimini doğruluk açısından iyileştiren bir meta-algoritma olarak tanımlanmaktadır.

Gradient boosting’in Türkçesi nedir?

Karmaşık bir algoritmayı basitleştirmek… Motivasyon Kaggle yarışmalarının kazananlarının çoğu farklı modellerden oluşan gruplar/gruplar kullansa da, çoğu topluluğun parçası olan belirli bir model, Gradient Boosting (GBM) algoritmasının bir çeşididir.

Shap algoritması nedir?

SHAP yöntemi, oyun teorisinde Shapley değeri olarak bilinen matematiksel kavramı kullanarak niteliklerin çıktıya katkısını bulmaya odaklanan bir XAI yöntemidir. Bu yöntemde kullanılan Shapley değeri, özellik uzayındaki tüm olası değerler arasında her özellik değerinin ortalama marjinal katkısını ifade eder.

GBM modeli nedir?

Gradient Boosting Machine (GBM) Gradient Boosting: Bu, genellikle karar ağaçları olan zayıf tahmin modelleri koleksiyonu biçiminde regresyon ve sınıflandırma problemleri için bir tahmin modeli oluşturan bir makine öğrenme tekniğidir.

Bagging yöntemi nedir?

Bagging: Orijinal veri kümesinden alınan önyüklemeli örneklere tahmin ediciler uygulanarak bir topluluk oluşturulur. Burada önyükleme, getirilerle rastgele seçim yapmak ve alt örnekler oluşturmak için kullanılır. Oluşturulan alt örnekler, orijinal veri kümesindeki sayıya eşittir.

Gradient boosting decision tree nedir?

Gradient boosted karar ağaçları, günümüzde makine öğrenimi projelerinde en çok tercih edilen gözetimli öğrenme algoritmalarından biridir. Boosting temel olarak birkaç zayıf öğreneni bir araya getirerek güçlü öğrenenler üretmeyi amaçlar.