Metode ensemble: Perbedaan antara revisi

 

* Ensembling adalah metode yang terbukti untuk meningkatkan akurasi model dan bekerja di sebagian besar kasus.

* Ini adalah bahan utama untuk memenangkan hampir semua hackathon pembelajaran mesin.

* Ensembling membuat model lebih kuat dan stabil sehingga memastikan kinerja yang layak pada uji kasus di sebagian besar skenario.

* Untuk menangkap hubungan kompleks linier dan sederhana serta non-linear dalam data. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan dua model yang berbeda dan membentuk ensemble dua.

 

 

* Ensembling mengurangi interpretability model dan membuatnya sangat sulit untuk menarik wawasan bisnis penting di akhir.

* Memakan waktu dan dengan demikian mungkin bukan ide terbaik untuk aplikasi real-time.

* Pemilihan model untuk menciptakan ensemble adalah seni yang benar-benar sulit untuk dikuasai.