Python में Tree-Based Models के साथ Machine Learning

Bias-variance tradeoff supervised machine learning की मूलभूत अवधारणाओं में से एक है। इस चैप्टर में, आप overfitting और underfitting की समस्याओं का निदान करना समझेंगे। आपको ensembling की अवधारणा से भी परिचित कराया जाएगा, जहाँ कई मॉडलों की predictions को मिलाकर अधिक robust predictions प्राप्त की जाती हैं।

Bagging एक ensemble मेथड है जिसमें training डेटा से सैंपल किए गए अलग-अलग उपसमूहों पर एक ही एल्गोरिदम को कई बार प्रशिक्षित किया जाता है। इस चैप्टर में, आप समझेंगे कि bagging का उपयोग करके tree ensemble कैसे बनाया जा सकता है। आप यह भी सीखेंगे कि random forests एल्गोरिदम पेड़ों के प्रत्येक split स्तर पर randomization द्वारा ensemble में अतिरिक्त विविधता कैसे लाता है।

Boosting उस ensemble मेथड को कहते हैं जिसमें कई मॉडलों को क्रमवार प्रशिक्षित किया जाता है और हर अगला मॉडल अपने पूर्ववर्तियों की त्रुटियों से सीखता है। इस चैप्टर में, आप AdaBoost और Gradient Boosting के दो boosting मेथड्स से परिचित होंगे।

Machine learning मॉडल के hyperparameters वे पैरामीटर होते हैं जो डेटा से नहीं सीखे जाते। इन्हें मॉडल को training सेट पर फिट करने से पहले तय किया जाना चाहिए। इस चैप्टर में, आप grid search cross validation का उपयोग करके tree-based मॉडल के hyperparameters को ट्यून करना सीखेंगे।