modelarea ansamblului
Modelarea ansamblului este procesul de rulare a două sau mai multe modele analitice înrudite, dar diferite, și apoi sintetizarea rezultatelor într-un singur scor sau întindere pentru a îmbunătăți acuratețea analizei predictive și a aplicațiilor de extragere a datelor.
În modelarea predictivă și în alte tipuri de analiză a datelor, un singur model bazat pe un eșantion de date poate avea prejudecăți, variabilitate ridicată sau inexactități absolute care afectează fiabilitatea rezultatelor sale analitice. Utilizarea unor tehnici de modelare specifice poate prezenta dezavantaje similare. Prin combinarea diferitelor modele sau prin analizarea mai multor eșantioane, cercetătorii de date și alți analiști de date pot reduce efectele acestor limitări și pot oferi informații mai bune factorilor de decizie în afaceri.
Un exemplu comun de modelare de ansamblu este un model random forest. Această abordare a mineritului de date valorifică mai mulți arbori de decizie, un tip de model analitic care este conceput pentru a prezice rezultate pe baza unor variabile și reguli diferite. Un model random forest combină arbori de decizie care pot analiza diferite eșantioane de date, pot evalua diferiți factori sau pot pondera diferit variabilele comune. Rezultatele diferiților arbori de decizie sunt apoi fie convertite într-o medie simplă, fie agregate prin ponderare suplimentară.
Modelarea ansamblului a crescut în popularitate pe măsură ce tot mai multe organizații au implementat resursele de calcul și software-ul analitic avansat necesar pentru a rula astfel de modele. În plus, apariția Hadoop și a altor tehnologii de date mari a determinat întreprinderile să stocheze și să analizeze volume mai mari de date, creând un potențial sporit pentru rularea modelelor analitice pe diferite eșantioane de date.
.