Dlaczego nie zawsze korzystać z nauki zespołowej?

Wydaje mi się, że uczenie się w zespole zawsze da lepsze wyniki predykcyjne niż w przypadku jednej hipotezy uczenia się.

Dlaczego więc nie używamy ich przez cały czas?

Sądzę, że powodem są być może ograniczenia obliczeniowe? (nawet wtedy używamy słabych predyktorów, więc nie wiem).

Zasadniczo nie jest prawdą, że zawsze będzie działać lepiej. Istnieje kilka metod zespolonych, z których każda ma swoje zalety / wady. Który użyć, a następnie zależy od danego problemu.

Na przykład, jeśli masz modele o dużej rozbieżności (przewyższają dane), prawdopodobnie skorzystasz z workowania. Jeśli masz tendencyjne modele, lepiej połączyć je z Boostingiem. Istnieją również różne strategie tworzenia zespołów. Temat jest zbyt szeroki, aby ująć go w jednej odpowiedzi.

Ale chodzi mi o to: jeśli użyjesz niewłaściwej metody zestawiania dla swojego ustawienia, nie zrobisz tego lepiej. Na przykład użycie Bagging z tendencyjnym modelem nie pomoże.

Ponadto, jeśli musisz pracować w środowisku probabilistycznym, metody zespołowe również mogą nie działać. Jest on znany , że wzrost (w najbardziej popularnych formach, takich jak adaboost) wykonuje biednych oszacowania prawdopodobieństwa. Oznacza to, że jeśli chcesz mieć model, który pozwala na uzasadnienie swoich danych, a nie tylko na klasyfikację, lepiej byłoby z modelem graficznym.