Вопрос или проблема
Я читал кое-что о голосовании большинством и жадном выборе в ансамблировании, однако они звучат похоже, но все же отличаются. В чем реальная разница между ними?
Спасибо за вашу помощь!
Ансамблевое обучение в основном означает комбинацию нескольких базовых моделей для получения одного оптимального решения.
И, насколько я понимаю, обычно при голосовании большинством мы обучаем модели на всех данных и ждем, пока все модели дадут предсказание, а в конце выбираем результат, который встречался чаще всего (результат, который появился больше, чем любой другой), в качестве окончательного вывода.
Но в жадном подходе мы обычно итеративно работаем с данными, делаем предсказание на подмножестве данных, выбираем лучший результат этого подмножества и переходим к следующему, и в конце учитываем только лучшие результаты каждой итерации. Таким образом, мы не смотрим на полную картину, а только на коллекцию подмножеств. Не глобально лучший результат, а локально лучшие результаты.
Надеюсь, это поможет.
Ответ или решение
Вопрос о различиях между голосованием большинством и жадным действием в ансамблировании вызывает интерес из-за их схожести и отличий в применении. Ансамблирование в машинном обучении заключается в объединении нескольких базовых моделей с целью получения более надежного и точного результата. Рассмотрим более подробно эти два подхода с учетом теории, примеров и их практического применения.
Теория
Голосование большинством (англ. "majority voting") – это метод, часто используемый в ансамблевых моделях, таких как случайные леса или модели голосования, где итоговое решение принимается на основе большинства голосов от отдельных моделей. Каждая модель в ансамбле делает свои предсказания на основе предоставленных данных, и финальный ответ определяется как класс или результат, который получил наибольшее количество голосов. Важно понимать, что этот метод ориентируется на глобальный консенсус по всем моделям, участвующим в голосовании. Голосование большинством предполагает, что различные модели могут иметь различные слабые и сильные стороны, и комбинирование их результатов ведет к улучшению общей устойчивости и точности модели.
Жадный метод (англ. "greedy action"), напротив, полагается на итеративный процесс выбора локально оптимальных решений. В данном контексте жадные алгоритмы делают акцент на последовательном поиске лучшего решения на каждом шаге, анализируя ограниченные подмножества данных или потенциальных решений. Это подход оптимизации, при котором на каждом этапе принимается локально наилучшее решение без учета глобального результата. Он может быть эффективным в задачах, где быстрее получить приемлемое локальное решение более важно, нежели уходить в глубокую глобальную оптимизацию.
Примеры
Возьмём, например, задачу классификации изображений.
-
Голосование большинством: Представим, что у нас есть несколько разных классификаторов изображений (нейросети, деревья решений, SVM и т.д.). Мы обучили каждую модель на полном наборе данных и теперь применяем их к одному и тому же изображению для предсказания класса. Если, например, из пяти моделей три предсказывают класс "собака", а две — "кошка", итоговым решением будет "собака", так как большинство моделей выбрали этот класс.
-
Жадный метод: Теперь представим, что мы разбиваем наши данные на небольшие подмножества. На каждом этапе мы выбираем такое подмножество и применяем классификатор, анализируя результаты и выбирая лучший из них. Однако, в отличие от голосования большинством, здесь мы сосредотачиваемся на локальных подмножеств, каждый раз принимая наиболее вероятный с точки зрения текущих данных выбор, и далее переходим к следующему подмножеству данных.
Применение
На практике голосование большинством широко используется в случаях, где можно предоставить вес каждому отдельному классификатору (веса могут быть равными или различными в зависимости от качества модели на обучающих данных). Это метод, который часто усиливает стабильность итоговой модели, уменьшая вероятность случайных ошибок отдельных классификаторов.
Жадные алгоритмы, такие как ограниченное жадное улучшение, более применимы в ситуациях, где необходимо сделать акцент на быстроте принятия решений или в оптимизационных задачах, где есть возможность на лету корректировать выбор в зависимости от промежуточных результатов. Они часто встречаются в задачах с ограниченными ресурсами, где нужно успешно справиться с проблемой с минимальными затратами.
В заключение, различие между голосованием большинством и жадным действием проявляется не только в их подходе к решению задач, но и в их применимости для различных типов проблем. Выбор между ними зависит от особенностей задачи, доступных вычислительных ресурсов и требований к результатам. Важно тщательно оценить контекст задачи, чтобы выбрать наиболее подходящую стратегию ансамблирования.