Harmanlanmış öğrenme (ensemble learning) modelleri, farklı öğrenme algoritmalarını veya aynı öğrenme algoritmasını farklı şekillerde yapılandırılmış veri kümeleriyle kullanarak daha iyi sonuçlar elde etmek için bir araya getiren bir makine öğrenmesi tekniğidir.
Sınıfınızda deneyebileceğiniz harmanlanmış öğrenme modelleri şunları içerebilir:
- Bagging (Bootstrap Aggregating): Bu teknik, aynı öğrenme algoritmasını farklı alt örneklemelerle kullanarak birden fazla model oluşturur ve bu modellerin oylama veya ortalama değerleriyle sonuçları birleştirir.
- Boosting: Bu teknik, zayıf öğreniciler olarak adlandırılan bir dizi öğrenme algoritması kullanarak güçlü bir öğrenici oluşturur. Her zayıf öğrenici, önceki öğrenicilerin hatalarına odaklanarak eğitilir ve sonunda bir araya getirilir.
- Random Forests: Bu teknik, ağaç tabanlı bir öğrenme algoritması olan karar ağaçlarının birleştirilmesini kullanır. Her karar ağacı, rastgele bir özellik alt kümesini kullanarak eğitilir ve sonunda tahminlerin ortalaması alınarak sonuçlar birleştirilir.
- Stacking: Bu teknik, farklı öğrenme algoritmalarını birbirine bağlayarak bir model oluşturur. Önceki modellerin tahminlerine dayanarak son bir öğrenici eğitilir ve sonunda birleştirilir.
Bu modeller, sınıfınızda birçok makine öğrenmesi problemi için uygulanabilir ve performanslarının arttığı birçok durum mevcuttur. Ancak, her zaman her problem için en iyi seçim olmayabilirler ve dikkatli bir şekilde kullanılmalıdırlar.
