Бустинг кандай иштейт жана бустинг моделин кантип түзүү керек?

Бустинг — бул ансамбл ыкмасы, ал силүү моделди бир нече жуп моделдердин (көп учурда чечим дарактары) үзгүлтүксүз окутулушу аркылуу түзөт. Ар бир жаңы модел мурдагы моделдердин каталарын оңдоого аракет кылат жана туура эмес классификацияланган объекттерге көңүл бурат.

Бустинг кандай иштейт:

1. Негизги модель башталат жана биринчи алдын-ала айтылат.
2. Бул моделдин каталары (калдык) эсептелет.
3. Кийинки модель ушул каталарга окутулат жана аларды азайтууга аракет кылат.
4. Бул процесс бир нече жолу кайталанат жана акыркы алдын-ала айтылуу бардык моделдердин салмактуу жыйындысы катары алынат.

Жөнөкөйлөштүрүлгөн псевдокод мисалы:

# псевдокод
model_0 = train_model(data)
residuals = target - model_0.predict(data)
model_1 = train_model(data, residuals)
residuals = residuals - model_1.predict(data)
...
акыркы_прогноз = model_0.predict(data) + model_1.predict(data) + ...

Мындай жол менен, бустинг моделдин сапатын акырындык менен жакшыртат жана ар бир кадамда катаны азайтат.