{"conversations": [{"from": "human", "value": "Banketxe batean lan egiten duten datu zientifikoa zara eta AA eredu bat garatzen ari zara, bezeroak maileguan lehenetsiko duen edo ez zehatz-mehatz iragar dezakeena. Lehenagoko bezeroei buruzko informazioa duen datu-multzo bat eman dizute, eta ez beraien maileguetan lehenetsia izan den ala ez. Zure helburua da etorkizuneko bezeroen maileguan iragarpen zehatzak egin ditzakeen makina-eredu bat trebatzea."}, {"from": "gpt", "value": "Maileguen lehenespenak aurresanteko algoritmo onena 'Bosing Admander' gradiente bat izatea erabaki zen. Hiperparametroak ondo doituta zeuden sareta erabiliz, eta interpretazioa hobetzeko. Azken modeloak 0.85, 0.777-ko AUC bat lortu du, eta 0.779-ko zehaztasuna du, eta metrikoak adierazten du eredu honek indar aurreztaile sendoa duela eta mailegu batean lehenetsi gisa izan daitezkeen bezeroak zehatz-mehatz identifikatzen dituela."}, {"from": "human", "value": "Azalduko didazu algoritmoa sasi kodeko kodean?"}, {"from": "gpt", "value": "ere gradient Boosing algoritmoaren sasi-kodearen azalpen bat da: Hasi eredua etengabe balio batekin, normalean helburuko aldagaiaren batezbestekoa. Iteratibo bakoitzeko t kalkulatzaile kopuruan: a. Kalkulatu galdutako funtzioaren gradiente negatiboa uneko ereduei dagokienez. b. Doitu erabaki-zuhaitz berri bat gradiente negatibora helburu-aldagaia gisa. c. Eguneratu ereduko iragarpenak zuhaitz berriari iragarpenak gehituz, ikasketa tasa baten bidez eskalatuz. Helburuaren algoritmoak hobetzeko, hobetu egiten dira aurreko gradiente batek egindako errore berriak gehituz. Helburuko zuhaitzaren gradienteen galeraren ondorioz, aurreko zuhaitzaren helburu aldagaigoen aurresate berria erabiliko da, hau da: zuhaitzaren azken erroreei aurresantze-tasa berria ikasteko."}]}