CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ HỌC MÁY, HỌC SÂU
3.7. Phương pháp biểu quyết tổng hợp
Voting Classifier là một mơ hình học máy được đào tạo trên một tập hợp nhiều mơ hình và kết quả dự đoán đầu ra (lớp) dựa trên xác suất cao nhất của các lớp được chọn làm kết quả đầu ra. Bằng cách tổng hợp các kết quả của mỗi mơ hình được chuyển vào và dự đốn kết quả đầu ra dựa trên đa số phiếu bầu cao nhất. Ý tưởng này thay vì tạo ra các mơ hình chun dụng có độ chính xác cao thì chúng ta tạo ra một mơ hình từ các mơ hình có độ chính xác trung bình và dự đốn kết quả đầu ra dựa trên đa số phiếu bầu kết hợp của chúng cho mỗi loại đầu ra.
Hình 3.18: Phương pháp biểu quyết tổng hợp.
Voting Classifier hỗ trợ hai loại biểu quyết :
• Soft Voting: Trong Soft Voting, lớp đầu ra là dự đoán dựa trên giá trị trung
bình của xác suất đầu ra của mỗi mơ hình. Giả sử xác suất dự đốn cho lớp A của 3 mơ hình là (0.80, 0.77, 0.68), lớp B = (0.2, 0.23, 0.32) . Điểm trung bình của lớp A = 0.75, lớp B = 0.25, vì vậy lớp A là kết quả cuối cùng vì nó có xác suất trung bình cao nhất cho mỗi mơ hình được dự đốn.
Trang | 63
Hình 3.19: Minh họa cho phương pháp Soft Voting.
• Hard Voting: Trong Hard Voting, lớp đầu ra được dự đốn là lớp có số phiếu
bầu cao nhất, tức là lớp có xác suấts được dự đốn cao nhất bởi mỗi mơ hình. Giả sử trong 4 mơ hình có kết quả dự đốn là (A, B, A, C), phần lớn dự đốn của các mơ hình là A do đó, A sẽ là kết quả dự đốn cuối cùng.
Trang | 64