المرحلة ٢ · متوسط · M3
عشرون سؤالًا
النموذج الذي يفوز بأغلب مسابقات البيانات الجدولية ليس شبكة عصبية.
١٢ درسًا · ١١٣ دقيقةمتوسط
عن هذا الفصل
شجرة القرار تسأل أسئلة بنعم أو لا حتى تتيقن، وهذه بالضبط طريقة الإنسان في فرز البيانات نفسها. الشجرة الواحدة تحفظ عن ظهر قلب فورًا تقريبًا، لذا يعرض هذا الفصل العلاجين الكبيرين: أن تبني أشجارًا كثيرة على شرائح عشوائية، أو أن تبنيها واحدة بعد أخرى ليصحّح بعضها بعضًا. والفكرة الثانية، التعزيز التدرّجي (gradient boosting)، ما زالت أول ما يُجرَّب على أي جدول. وتتعلم أيضًا قراءة أهمية السمات دون أن تنخدع بها.
ما ستقدر عليه، درسًا بعد درس
- ١٨ دقائق
شجرة من الأسئلة
تتبع مثالًا واحدًا نزولًا في الشجرة وتقرأ التنبؤ عند الورقة.
- ٢١٠ دقائق
أي سؤال نسأله أولًا
تقيّم قَطْعًا بمقدار اختلاط دلويه، وتختار القَطْع الذي يترك أقل فوضى.
- ٣٨ دقائق
لماذا تكون حدود الشجرة درجات سلّم
تشرح لماذا تكون كل حافة في حدّ الشجرة قائمة، وما الذي يكلّفه ذلك.
- ٤٩ دقائق
شجرة تحفظ عن ظهر قلب
تُنمّي شجرة حتى تحفظ بيانات التدريب وترى خطأ الاختبار يرتفع.
- ٥٩ دقائق
التقليم وحدود العمق
تتحكم في حجم الشجرة بالعمق وحجم الورقة والتقليم بتكلفة التعقيد.
- ٦٩ دقائق
أشجار كثيرة وعيّنات كثيرة
تشرح التجميع بالحقائب (bagging) ولماذا ينفع متوسط الأخطاء المستقلة.
- ٧١٠ دقائق
الغابات العشوائية
تبني غابة وتشرح العشوائية الإضافية على مستوى السمات.
- ٨١٠ دقائق
التعلّم من أخطائك أنت
تصف التعزيز سلسلةً من نماذج صغيرة، يصحّح كل منها ما أخطأ فيه سابقه.
- ٩١١ دقيقة
التعزيز التدرّجي
تضبط حجم الخطوة والعمق وعدد الجولات، وتقول ماذا يفعل كل منها.
- ١٠٩ دقائق
أهمية السمات وفخاخها
تقرأ مخطط الأهمية وتذكر طريقتين يضللك بهما.
- ١١١٠ دقائق
توزيع الفضل على السمات بعدل
تشرح فكرة SHAP وتقرأ تفسيرًا لتنبؤ واحد.
- ١٢١٠ دقائق
متى تتفوق الأشجار على التعلّم العميق
تختار بين الأشجار والشبكات العصبية انطلاقًا من شكل البيانات.