| Popis: |
U ovom radu je dan kratak opis općenitih pristupa klasifikacije i regresije, kao pristupa nadziranog učenja, kao i objašnjenje regresijskih i klasifikacijskih stabala odluke. Dana je analiza algoritma za pojačavanje, gdje su regresijska stabla odluke temeljena na modelu slabog učenika. Takod̄er je objašnjena implementacija naprednog algoritma stabala odluke XGBoost. In this paper a short introduction to classification and regression is given, as well as general explanation of supervised learning approches. In addition, an introduction to regression and classification trees is given. Gradient boosting algorithm for regression trees as weak learners, is analyzed too. Implementation of advanced decision tree algorithm XGBoost is also described. |
