Қандай ағаш топтары бар?

Ағаш ансамбльдері — бұл бірнеше шешім ағаштарын біріктіретін машиналық оқыту әдістері, олар модельдің дәлдігін және тұрақтылығын арттыру үшін қолданылады. Ағаш ансамбльдерінің негізгі түрлері:

• Random Forest (Кездейсоқ орман): деректер мен белгілердің кездейсоқ таңдалған үлгілерінде бірнеше тәуелсіз ағаштар құрып, нәтижелерін ортақтайды (регрессия үшін) немесе ең жиі кездесетін сыныпты таңдайды (кластерлеу үшін).

• Gradient Boosting Machines (GBM): ағаштарды бірінен соң бірін құрып, әр жаңа ағаш алдыңғы қателерді түзетуге тырысады, жоғалту функциясын градиенттік төмендету арқылы минимизациялайды.

• XGBoost, LightGBM, CatBoost: градиентті бустингтің жетілдірілген жүзеге асырылымдары, олар жылдамдық, категориялық белгілерді өңдеу және артық оқытуды болдырмау бойынша оңтайландырылған.

• Extra Trees (Өте кездейсоқ ағаштар): Random Forest-қа ұқсас, бірақ бөлулерді кездейсоқ шектермен таңдайды, бұл ағаштардың әртүрлілігін арттырады.

Python-да sklearn кітапханасымен Random Forest қолдану мысалы:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)