Читать книгу 120 практических задач онлайн

y_test_classes = np.argmax(y_test, axis=1)

accuracy = np.mean(y_pred_classes == y_test_classes)

print(f'Точность ансамблевой модели: {accuracy:.4f}')

```

Пояснение:

1. Bagging: Random Forest:

– Обучение множества решающих деревьев на различных подвыборках данных и объединение их предсказаний.

2. Boosting: Gradient Boosting:

– Построение серии моделей, каждая из которых исправляет ошибки предыдущей.

3. Voting Classifier:

– Объединение предсказаний нескольких моделей с использованием голосования.

4. Ансамбль с использованием Keras:

– Создание и обучение нескольких моделей нейронных сетей.

– Объединение их предсказаний путем усреднения.

Ансамблевые методы позволяют повысить точность предсказаний за счет комбинирования нескольких моделей, что снижает вероятность ошибки и повышает устойчивость модели к различным типам данных.

Для классификации новостных статей с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) используются модели, способные учитывать последовательный характер текстовой информации. В данном случае мы рассмотрим задачу категоризации текстов новостей, где каждая статья должна быть отнесена к определенной категории на основе её содержания.

Построение модели RNN для классификации новостных статей

1. Подготовка данных

Прежде чем начать построение модели, необходимо подготовить данные:

– Загрузить и предобработать тексты новостных статей.

– Преобразовать тексты в числовой формат, который может быть обработан моделью RNN.

– Разделить данные на обучающую и тестовую выборки.

2. Построение модели RNN

Для классификации текстов можно использовать следующую архитектуру RNN:

– Embedding Layer: Преобразует слова в векторные представления.

– RNN Layer (LSTM или GRU): Обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст.

– Полносвязные слои: Используются для объединения выходов RNN и предсказания категории новости.

Пример кода на Keras для построения модели:

```python

import numpy as np