Boosting je algoritmus, který pomáhá snižovat rozptyl a zkreslení v souboru strojového učení. Algoritmy Algorithms (Algos) Algorithms (Algos) are a set of instructions that are entered to perform a task. Algoritmy jsou zavedeny k automatizaci obchodování za účelem generování zisků s frekvencí nemožnou pro lidského obchodníka pomáhá při přeměně slabých studentů na silné studenty kombinací N počtu studentů.
Zdroj: Sirakorn [CC BY-SA]
Posílení také může zlepšit předpovědi modelu pro algoritmy učení. Slabí žáci jsou postupně opravováni svými předchůdci a v průběhu procesu jsou přeměňováni na silné žáky.
Formy posilování
Posilování může mít několik forem, včetně:
1. Adaptivní posilování (Adaboost)
Adaboost si klade za cíl spojit několik slabých studentů do jednoho silného studenta. Adaboost se soustředí na slabé studenty, kteří jsou často rozhodovacími stromy pouze s jedním rozdělením a běžně se označují jako rozhodovací pařezy. První pařez rozhodnutí v Adaboost obsahuje pozorování, která mají stejnou váhu.
Předchozí chyby jsou opraveny a každému pozorování, které bylo klasifikováno nesprávně, je přidělena větší váha než jiným pozorováním, které neměly žádnou chybu v klasifikaci. Algoritmy z Adaboostu se běžně používají při regresních a klasifikačních postupech. Chyba zaznamenaná v předchozích modelech se upravuje vážením, dokud není vytvořen přesný prediktor.
2. Posilování přechodu
Zvýšení přechodu, stejně jako jakýkoli jiný postup strojového učení souboru, postupně přidává prediktory do souboru a následuje sekvenci při opravě předchozích prediktorů, aby se na konci postupu dosáhlo přesného prediktoru. Adaboost opravuje své předchozí chyby laděním vah pro každé nesprávné pozorování v každé iteraci, ale podpora gradientu má za cíl přizpůsobit nový prediktor zbytkovým chybám spáchaným předchozím prediktorem.
Posilování přechodu využívá sestup přechodu k určení výzev v dříve použitých předpovědích studentů. Zvýrazní se předchozí chyba a kombinací jednoho slabého žáka s dalším žákem se chyba v průběhu času významně sníží.
3. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
XGBoostimg implementuje rozhodovací stromy se zvýšeným gradientem, vylepšeným výkonem a rychlostí. Implementace strojů s posíleným gradientem je relativně pomalá, kvůli tréninku modelu, který musí následovat sekvenci. Proto jim chybí škálovatelnost Škálovatelnost Škálovatelnost může klesat v kontextu finanční i obchodní strategie. V obou případech to znamená schopnost entity odolat tlaku z důvodu jejich pomalosti.
XGBoost závisí na výkonu modelu a výpočetní rychlosti. Poskytuje různé výhody, jako je paralelizace, distribuovaný výpočet, optimalizace mezipaměti a výpočet mimo jádro.
XGBoost poskytuje paralelizaci v budování stromů pomocí jader CPU během tréninku. Distribuuje také výpočetní techniku, když trénuje velké modely pomocí clusterů strojů. Out-of-core computing se využívá pro větší datové sady, které se do konvenční velikosti paměti nevejdou. Optimalizace mezipaměti se také používá pro algoritmy a datové struktury k optimalizaci využití dostupného hardwaru.
Výhody a nevýhody posilování
Jako model souboru přichází podpora s snadno čitelným a interpretovatelným algoritmem, což usnadňuje zpracování jeho predikčních interpretací. Schopnost predikce je efektivní díky použití jeho klonovacích metod, jako je bagging Bagging (Bootstrap Aggregation) Strojové učení Ensemble lze hlavně rozdělit na bagging a boosting. Technika pytlování je užitečná jak pro regresní, tak pro statistické nebo náhodné lesy a rozhodovací stromy. Posílení je odolná metoda, která snadno omezuje přeplnění.
Jednou z nevýhod podpory je, že je citlivá na odlehlé hodnoty, protože každý klasifikátor je povinen opravit chyby v předchůdcích. Metoda je tedy příliš závislá na odlehlých hodnotách. Další nevýhodou je, že je téměř nemožné zvětšit metodu. Je to proto, že každý odhadce zakládá svou správnost na předchozích prediktorech, což ztěžuje postup zefektivnění.
Co jsou volitelné stromy?
Volitelné stromy nahrazují rozhodovací stromy. Představují klasifikátory souborů a odvozují jedinou strukturu. Rozdíl mezi volitelnými stromy a rozhodovacími stromy je v tom, že první zahrnuje jak uzly možností, tak rozhodovací uzly, zatímco druhý zahrnuje pouze rozhodovací uzly.
Klasifikace instance vyžaduje filtrování přes strom. K výběru jedné z větví je nutný rozhodovací uzel, zatímco k převzetí celé skupiny větví je nutný uzel volby. To znamená, že s uzlem možnosti skončí jeden s více listy, které by vyžadovaly sloučení do jedné klasifikace, aby se skončila předpověď. Proto je v procesu vyžadováno hlasování, kde většinové hlasování znamená, že uzel byl vybrán jako predikce pro tento proces.
Výše uvedený proces objasňuje, že uzly možností by neměly přicházet se dvěma možnostmi, protože pokud nebudou moci najít definitivního vítěze, nakonec ztratí hlas. Druhou možností je brát průměr odhadů pravděpodobnosti z různých cest pomocí následujících přístupů, jako je Bayesovský přístup nebo nevážená metoda průměrů.
Stromy možností lze také vyvinout z úpravy existujících studentů rozhodovacího stromu nebo z vytvoření uzlu možností, kde je korelováno několik rozdělení. Každý rozhodovací strom v rámci povolené úrovně tolerance lze převést na volitelné stromy.
Další zdroje
Finance je oficiálním poskytovatelem Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ Certifikace CBCA ™ Certifikace Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ je celosvětovým standardem pro úvěrové analytiky, který zahrnuje finance, účetnictví, kreditní analýzu, analýzu peněžních toků, modelování smluv, splácení půjček atd. certifikační program, jehož cílem je transformovat kohokoli na špičkového finančního analytika.
Abychom se dál učili a rozvíjeli své znalosti finanční analýzy, velmi doporučujeme další finanční zdroje uvedené níže:
- Fintech (finanční technologie) Fintech (finanční technologie) Termín fintech označuje synergii mezi financemi a technologiemi, která se používá k posílení obchodních operací a poskytování finančních služeb.
- Kvantitativní finance Kvantitativní finance Kvantitativní financování je použití matematických modelů a extrémně velkých souborů dat k analýze finančních trhů a cenných papírů. Mezi běžné příklady patří (1) oceňování derivátových cenných papírů, jako jsou opce, a (2) řízení rizik, zejména pokud se týká správy portfolia
- Spoofing Spoofing Spoofing je rušivá algoritmická obchodní praxe, která zahrnuje podávání nabídek na nákup nebo nabídky na prodej futures kontraktů a zrušení nabídek nebo nabídek před provedením obchodu. Cílem této praxe je vytvořit falešný obraz poptávky nebo falešného pesimismu na trhu.
- Průvodce platem softwarového inženýra Průvodce platem softwarového inženýra V tomto průvodci platem softwarového inženýra pokrýváme několik úloh softwarového inženýra a jejich odpovídající střední platy pro rok 2018. Softwarový inženýr je profesionál, který uplatňuje principy softwarového inženýrství v procesech návrhu, vývoje, údržby, testování a hodnocení softwaru používaného v počítači
