Ensemble Learning
Ensemble Learning is een machine learning techniek waarbij meerdere modellen worden gecombineerd om de prestaties te verbeteren en robuustere voorspellingen te genereren.
Ensemble Learning
Ensemble Learning bestaat uit het gebruik van verschillende algoritmen of dezelfde algoritmen meerdere keren op verschillende data sets. Het combineert de uitkomsten om tot een betere algehele prestatie te komen dan een enkel model. Enkele populaire methoden binnen ensemble learning zijn bagging, boosting en stacking.
Een voorbeeld van Ensemble Learning
Stel je voor dat je een model ontwikkelt om de kans op huisverkopen te voorspellen. In plaats van één model te gebruiken, combineer je de resultaten van verschillende modellen (zoals lineaire regressie, decision trees en neural networks) om een meer nauwkeurige voorspelling te krijgen. Dit vergroot niet alleen de nauwkeurigheid maar maakt het model ook minder kwetsbaar voor foutieve voorspellingen van een enkel model.
Extra informatie over Ensemble Learning:
- Deze techniek wordt vaak gebruikt in situaties waar de nauwkeurigheid van voorspellingen cruciaal is.
- Ensemble technieken worden vaak toegepast in competitieve machine learning om de prestaties van modellen te verbeteren.
- Het gebruik van ensemble learning kan leiden tot betere generalisatieprestaties in vergelijking met een enkel model.
Toffe artikelen die we vonden over Ensemble Learning