Data Science - собесы

🤔 Знаешь ли такие два понятия: стэкинг и блэндинг? Это две техники ансамблевого машинного обучения, которые используются для улучшения предсказательной способности моделей за счёт комбинирования различных предсказаний. Обе техники предполагают использование нескольких базовых моделей, но они реализуются немного по-разному. 🚩Стэкинг (Stacking) Это метод ансамблевого обучения, при котором модели различных типов обучаются на одном и том же наборе данных, а затем их предсказания используются как входные данные для мета-модели (финальной модели), которая делает окончательное предсказание. 🟠Первый уровень (Base Level Models) На первом уровне несколько различных моделей обучаются независимо на полном обучающем наборе данных. Каждая модель делает предсказания, которые затем используются на втором уровне. 🟠Второй уровень (Meta-model) На втором уровне мета-модель обучается на предсказаниях, сделанных моделями первого уровня. Цель мета-модели — корректно интерпретировать предсказания базовых моделей и сделать окончательное предсказание. 🚩Блэндинг (Blending) Похож на стэкинг, но проще и обычно включает меньшее количество моделей и менее сложный метод агрегации. В блэндинге также используются предсказания нескольких моделей, но вместо создания отдельного обучающего набора для мета-модели, предсказания комбинируются напрямую, например, путём взвешенного среднего или простого голосования. Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний