როგორ მუშაობს ბუსტინგი და როგორ აშენდება ბუსტინგის მოდელი?

ბუსტინგი — ეს არის ანსამბლური მეთოდი, რომელიც აშენებს ძლიერ მოდელს სერიული სწავლების საშუალებით, სადაც გამოიყენება სუსტი მოდელების (ზოგჯერ გადაწყვეტილების ხეები). ყოველი ახალი მოდელი ცდილობს გაასწოროს წინამორბედების შეცდომები, ყურადღება მიაქსს იმ ობიექტებს, რომლებიც არასწორად კლასიფიცირებულია.

როგორ მუშაობს ბუსტინგი:

1. საწყისი მოდელი ინიცირებულია და აკეთებს პირველ პროგნოზებს.
2. ამ მოდელის შეცდომები (შენახულები) გამოითვლება.
3. შემდეგი მოდელი სწავლება ხდება ამ შეცდომებზე, ცდილობს მათ შემცირებას.
4. პროცესი რამდენჯერმე მეორდება, და საბოლოო პროგნოზი მიიღება ყველა მოდელის წონით ჯამით.

სადავიწრო pseudo-კოდის მაგალითი:

# pseudo-კოდი
model_0 = train_model(data)
residuals = target - model_0.predict(data)
model_1 = train_model(data, residuals)
residuals = residuals - model_1.predict(data)
...
საბოლოო პროგნოზი = model_0.predict(data) + model_1.predict(data) + ...

ამ გზით, ბუსტინგი თანდათან აუმჯობესებს მოდელის ხარისხს, ამცირებს შეცდომას ყოველი ნაბიჯით.