Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2022
Ключевые слова: machine learning, ensemble, prediction, classification, Base Classifier, машинное обучение, прогноз, классификация, базовый классификатор
Аннотация: The paper deals with a machine learning approach able to significantly improve the process of electricity consumption forecasting. The prediction accuracy of traditional machine learning algorithms often depends on specific problems, it means either high bias or noticeable overfitting tendency. Ensemble learning achieves significanПоказать полностьюt improvement in the classification effect by synthesizing the prediction results of several base classifiers. В статье рассматривается подход машинного обучения, способный значительно улучшить процесс прогнозирования потребления электроэнергии. Точность предсказания традиционных алгоритмов машинного обучения часто зависит от конкретных задач, что означает либо высокое смещение, либо заметную тенденцию к переоснащению. Ансамблевое обучение обеспечивает значительное улучшение эффекта классификации за счет синтеза результатов прогнозирования нескольких базовых классификаторов.
Журнал: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации
Выпуск журнала: № 21
Номера страниц: 163-165
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"