Личный кабинет

Курсовая работаРазное

Готовая работа №128868 от пользователя Жуковский Роман

Применение ансамблевых методов для решения прикладной задачи анализа данных

Name: Применение ансамблевых методов для решения прикладной задачи анализа данных
Price: 460.00 RUB

460 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 28

Год написания: 2025

Жуковский Роман

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение………………………………………………………………….. 3
1. Теоретические основы ансамблевых методов машинного обучения.. 5
1.1 Понятие и принципы ансамблирования……………………………… 5
1.2 Виды ансамблевых методов…………………………………………… 5
1.3 Преимущества и ограничения ансамблевых моделей………………. 7
2. Выбор прикладной задачи и методология исследования…………….. 9
2.1 Постановка задачи анализа данных…………………………………... 9
2.2 Описание исходных данных (источник, структура, предобработка). 10
2.3 Выбор ансамблевых методов для решения задачи…………………... 12
2.4 Метрики оценки качества моделей…………………………………... 13
3. Экспериментальная часть………………………………………………. 17
3.1 Разработка базовых моделей…………………………………………. 17
3.2 Применение ансамблевых методов…………………………………… 20
3.3 Сравнительный анализ результатов………………………………….. 22
3.4 Выбор оптимальной модели…………………………………………... 24
Заключение……………………………………………………………….. 27
Список литературы………………………………………………………… 28

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире объем данных стремительно увеличивается, что требует развития эффективных методов их обработки и анализа. Классические алгоритмы машинного обучения часто сталкиваются с проблемами переобучения, недостаточной обобщающей способности и чувствительности к шуму в данных. Ансамблевые методы позволяют значительно повысить качество моделей за счет объединения предсказаний нескольких базовых алгоритмов. Они активно применяются в различных областях, таких как финансы, медицина, маркетинг и промышленность, где требуется высокая точность прогнозирования. В связи с этим исследование ансамблевых методов и их применение для решения прикладных задач анализа данных является актуальной задачей[1].

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНСАМБЛЕВЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
1. Понятие и принципы ансамблирования
Ансамблирование представляет собой метод машинного обучения, где несколько моделей объединяются для повышения точности прогнозов по сравнению с результатами, получаемыми от отдельных моделей. Суть ансамблирования в том, что разные алгоритмы, обладая своими особенностями, могут взаимно исправлять ошибки, что в итоге приводит к более стабильным и точным прогнозам.
Ключевые аспекты ансамблирования:
Для эффективной работы объединяемых моделей важно, чтобы они обладали достаточным разнообразием, дополняя друг друга своими сильными сторонами.
Совместное использование предсказаний моделей, основанных на разных подходах к обучению, позволяет снизить общую ошибку за счет независимости отдельных ошибок.
Объединение результатов подразумевает применение различных стратегий слияния прогнозов, например, усреднения, голосования или обучения мета-модели.
Ансамблевые подходы используются в задачах классификации, регрессии и кластеризации для повышения точности моделей и их сопротивляемости переобучению[2].

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
2. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. Springer, 2009.
3. Breiman L. Bagging Predictors // Machine Learning, 1996, 24(2), pp. 123–140.
4. Breiman L. Random Forests // Machine Learning, 2001, 45(1), pp. 5–32.
5. Friedman J. H. Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine // Annals of Statistics, 2001, 29(5), pp. 1189–1232.
6. Zhou Z.-H. Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. CRC Press, 2012.
7. Dietterich T. G. Ensemble Methods in Machine Learning // Proceedings of the First International Workshop on Multiple Classifier Systems, 2000, pp. 1–15.
8. Schapire R. The Strength of Weak Learnability // Machine Learning, 1990, 5, pp. 197–227.
9. Kaggle. Machine Learning and Data Science Courses. [Online]. Available: [https://www.kaggle.com/](https://www.kaggle.com/)
10. Geron A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O'Reilly Media, 2019.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Применение ансамблевых методов для решения прикладной задачи анализа данных

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net