Howtosignalprocessing
- Jaka jest różnica między twardymi i miękkimi klasyfikatorami głosowania?
- Co to jest klasyfikator głosowania w Python?
- Dlaczego miękki klasyfikator osiąga wyższą wydajność?
Jaka jest różnica między twardymi i miękkimi klasyfikatorami głosowania?
W problemach klasyfikacyjnych istnieją dwa rodzaje głosowania: ciężkie głosowanie i miękkie głosowanie. Trudne głosowanie wiąże się z wyborem prognozy z największą liczbą głosów, podczas gdy miękkie głosowanie wiąże się z połączeniem prawdopodobieństwa każdej prognozy w każdym modelu i wybieranie prognozy z najwyższym całkowitym prawdopodobieństwem.
Co to jest klasyfikator głosowania w Python?
Klasyfikator głosowania to estymator uczenia maszynowego, który szkoli różne modele lub estymatory i przewiduje na podstawie agregowania wyników każdego estymatora bazowego. Kryteria agregującym można połączyć decyzję o głosowaniu dla każdego wyjścia estymatora.
Dlaczego miękki klasyfikator osiąga wyższą wydajność?
Nazywa się to miękkim głosowaniem. Często osiąga wyższe wyniki niż ciężkie głosowanie, ponieważ przynosi większą wagę do bardzo pewnych siebie głosów. Wszystko, co musisz zrobić, to zastąpić głosowanie = „trudne” głosowaniem = „miękki” i upewnić się, że wszystkie klasyfikatory mogą oszacować prawdopodobieństwa klasy.
