Как объединить, соединить два и более машинных обучений, нейронных сетей, искусственных интеллектов?

Что такое ансамблевые методы?

Ансамбль состоит из вещей, сгруппированных вместе, которые выполняют определенную задачу. Этот метод объединяет несколько алгоритмов вместе, чтобы получить лучшие прогностические результаты по сравнению с использованием одного алгоритма. Цель использования метода Ensemble заключается в том, что он уменьшает дисперсию, систематическую ошибку и улучшает прогнозы в разработанной модели. С технической точки зрения, это помогает избежать переобучения.

Модели, входящие в ансамбль, называются элементами ансамбля, которые могут быть одного типа или разных типов и могут быть обучены или не обучены на одних и тех же обучающих данных.Эти ансамблевые методы значительно увеличивают вычислительную стоимость и сложность модели. Это увеличение связано с опытом и временем, необходимыми для обучения и обслуживания нескольких моделей, а не одной модели.Ансамблевые модели предпочтительны по двум основным причинам; а именно производительность и надежность. Методы ансамбля в основном сосредоточены на повышении точности модели за счет уменьшения компонента дисперсии ошибки прогноза и добавления смещения к модели.

======================

Три основных класса методов ансамблевого обучения — это бэггинг, стекирование и бустинг, и важно иметь подробное представление о каждом методе и учитывать их в своем проекте прогнозного моделирования.

Бэггинг включает в себя подгонку множества деревьев решений к разным образцам одного и того же набора данных и усреднение прогнозов.

Стекирование включает в себя подгонку множества различных типов моделей к одним и тем же данным и использование другой модели, чтобы узнать, как лучше всего комбинировать прогнозы.

Boosting включает в себя последовательное добавление членов ансамбля, которые корректируют прогнозы, сделанные предыдущими моделями, и выводят средневзвешенное значение прогнозов.

Производительность помогает модели машинного обучения делать более точные прогнозы. Надежность уменьшает разброс или дисперсию предсказания и производительности модели.

Цель алгоритма машинного обучения с учителем — иметь «низкое смещение и низкую дисперсию».

Смещение и дисперсия обратно пропорциональны друг другу, то есть, если смещение низкое, то дисперсия высокая, в противном случае смещение высокое, то дисперсия низкая.

Используя ансамблевые методы, мы добиваемся лучших результатов прогнозирования, таких как меньшая ошибка регрессии или более высокая точность классификации.

Детально смотри https://www.knowledgehut.com/blog/data-science/combining-models-machine-learning-with-python