ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ МЕТОДА ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА СО СЛУЧАЙНЫМИ ПОВОРОТАМИ


https://doi.org/10.21686/2500-3925-2016-4-22-26

Полный текст:


Аннотация

В статье рассматривается метод градиентного бустинга с осуществлением случайных поворотов признакового пространства на каждом шаге обучения алгоритма. Исследуется качество данного метода на различных модельных задачах бинарной классификации. Полученные результаты анализируются и даются рекомендации по применению указанного метода.

Об авторе

Виктор Владимирович Китов
Московский государственный университет им. Ломоносова; Научно-исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Российский экономический университет им. Г.В.Плеханова
Россия

к.ф.-м. н., математик 1-й категории;

доцент;

доцент 



Список литературы

1. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. 2-ое изд. – Stanford, USA: Springer, 2009.

2. Abbott D. Why ensembles win data mining competitions. // Predictive Analytics Centre of Excellence Tech Talks, University of California, San Diego. http://pace.sdsc.edu/sites/pace/files/PACE_Abbott_WhyModelEnsemblesWinDataMiningCompetitions_20121114.pdf / 2012.

3. Китов В.В. Практические аспекты машинного обучения. // Открытые системы. СУБД. №1 / 2016. c. 14–17.

4. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. https://arxiv.org/abs/1603.02754. DOI: 10.1145/2939672.2939785.

5. Blaser R., Fryzlewicz P. Random Rotation Ensembles // Journal of Machine Learning Research №17 / 2016. c. 1–26.

6. Ozols M. How to generate a random unitary matrix. http://home.lu.lv/~sd20008/papers/essays/Random%20unitary%20[paper].pdf / 2009.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Китов В.В. ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ МЕТОДА ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА СО СЛУЧАЙНЫМИ ПОВОРОТАМИ. Статистика и Экономика. 2016;(4):22-26. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2016-4-22-26

For citation: Kitov V.V. ACCURACY ANALYSIS OF THE GRADIENT BOOSTING METHOD WITH RANDOM ROTATIONS. Statistics and Economics. 2016;(4):22-26. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2016-4-22-26

Просмотров: 218

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-3925 (Print)