Що таке змішування даних?

Цей термін часто з’являється у потоках, пов’язаних із методом .

Чи поєднуються конкретний метод у вивченні даних та статистичному навчанні? Я не можу отримати релевантний результат від google.

Здається, суміш поєднує результати багатьох моделей і призводить до кращого результату. Чи є якийсь ресурс, який допомагає мені більше знати про це?

http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml04.icdm06long.pdf Деякі документи, які допоможуть вам зрозуміти, що таке суміш. Я думаю, ви можете також google для вибору / навчання ансамблів, а також укладання.

Однак, ваше загальне розуміння "змішування результатів багатьох моделей та отримання кращого результату" є правильним.

Підвищення (як згадувалося у зв'язаній дискусії) - це метод, який поєднує набір алгоритмів, щоб отримати результат, який кращий, ніж те, що можна отримати з будь-якого одного алгоритму. Наприклад, випадкові ліси - це метод поєднання різних дерев класифікації для алгоритму класифікації. Такий підхід формально називають ансамблевим усередненням (хоча алгоритм зазвичай застосовує правило більшості). Здається, що змішування - це слово, яке деякі люди використовують для опису стимулюючого підходу до класифікації.

У галузевому змішуванні даних йдеться не про моделі, а про попередню обробку : саме тоді, коли дані об'єднуються, надходять з різних джерел, наприклад, з бази даних та інших даних з файлів CSV.