Termin ten pojawia się często w wątkach związanych z metodą .
Czy łączenie określonej metody w eksploracji danych i uczeniu statystycznym? Nie mogę uzyskać odpowiedniego wyniku z Google.
Wydaje się, że łączenie miesza wyniki z wielu modeli i daje lepszy wynik. Czy jest jakiś zasób, który pomaga mi dowiedzieć się więcej na ten temat?
http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml04.icdm06long.pdf Niektóre dokumenty, które pomogą ci lepiej zrozumieć, czym jest mieszanie. Myślę, że możesz także wyszukiwać w zespole / uczyć się, a także układać w stosy.
Twoje ogólne zrozumienie „mieszania wyników z wielu modeli i uzyskiwania lepszych wyników” jest jednak poprawne.
Wzmocnienie (jak wspomniano w połączonej dyskusji) to metoda, która łączy zestaw algorytmów, aby uzyskać wynik lepszy niż w przypadku dowolnego pojedynczego algorytmu. Na przykład losowe lasy to metoda łączenia różnych drzew klasyfikacyjnych dla algorytmu klasyfikacyjnego. Takie podejście jest formalnie nazywane uśrednianiem zespołu (chociaż algorytm zwykle stosuje zasadę większości). Mieszanie wydaje się słowem, które niektórzy używają do opisania udoskonalonego podejścia do klasyfikacji.
źródło
W branży mieszanie danych nie dotyczy modeli, ale przetwarzania wstępnego : to kiedy dane są scalane, pochodzą z różnych źródeł, takich jak baza danych i inne dane z plików CSV.
źródło