Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Классические деревья решений
Фундаментальные древовидные структуры, использующие правила решений для разбиения пространства признаков.
Случайный лес
Ансамблевый метод, основанный на бэггинге, объединяющий множество деревьев решений, обученных на случайных подвыборках.
Градиентный бустинг
Последовательная ансамблевая техника, строящая слабые ученики для исправления ошибок предыдущих моделей.
XGBoost
Оптимизированная реализация градиентного бустинга с регуляризацией и параллелизацией для максимальной производительности.
LightGBM
Фреймворк градиентного бустинга, использующий рост по листьям и гистограммную выборку для скорости.
CatBoost
Алгоритм градиентного бустинга, специализирующийся на автоматической обработке категориальных переменных.
AdaBoost
Метод адаптивного бустинга, взвешивающий сложные примеры для итеративного улучшения производительности.
Бэггинг
Техника Bootstrap Aggregating, объединяющая несколько моделей, обученных на различных бутстрэп-выборках.
Extra Trees
Деревья экстремально случайного выбора, использующие случайные пороги разбиения для снижения дисперсии и ускорения обучения.
Стекинг
Ансамблевый метод, объединяющий прогнозы нескольких моделей с помощью мета-модели, обучающейся их взвешивать.
Методы обрезки
Методы снижения сложности деревьев для предотвращения переобучения и улучшения обобщения.
Деревья CART
Деревья классификации и регрессии, использующие индекс Джини для классификации и квадратичную ошибку для регрессии.
Деревья ID3 и C4.5
Исторические алгоритмы, основанные на информационном выигрыше и коэффициенте прироста, для построения деревьев решений.
Важность признаков в деревьях
Методы оценки важности переменных, основанные на снижении нечистоты или перестановке.
Изолирующий лес
Алгоритм обнаружения аномалий, использующий случайные деревья для эффективной изоляции аномальных наблюдений.