Отрывок: Градиентный бустинг – метод машинного обучения, который создает ре- шающую модель прогнозирования в виде ансамбля слабых моделей прогнози- рования, в нашем случае деревьев решений. Он строит модель поэтапно, позво- ляя оптимизировать произвольную дифференцируемую функцию потерь [4]. Порой градиентный бустинг выступает как отдельная модель МО. Данный ал- горитм обучения хорошо подходит для обучения на малом объеме данных. Для сравнения были использованы градиентный бустинг от компании...
Название : ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ВРЕДОНОСНОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Авторы/Редакторы : Баканов, Д.С.
Дата публикации : 2021
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Баканов Д.С. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ВРЕДОНОСНОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ / Д.С. Баканов // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2021) [Электронный ресурс] : труды Международной научно-технической конференции / [редкол.: Прохоров С. А. (гл. ред.) и др.]. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. – 2021. – С. 153-157
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/POSTROENIE-MODELI-DLYa-PREDSKAZANIYa-VREDONOSNOSTI-PROGRAMMNOGO-OBESPEChENIYa-89823
ISBN : 978-5-93424-870-4
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20210623\89823
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
05 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ВРЕДОНОСНОСТИ.pdf777.99 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.