Из чего состоит Bayesian Ensembling Composition

Bayesian Ensembling Composition (BEC) объединяет несколько моделей, используя байесовский подход для взвешивания их предсказаний. Основные компоненты:

1. Базовые модели (например, Random Forest, нейросети)
2. Априорные распределения для весов моделей (часто Dirichlet)
3. Правдоподобие данных при заданных весах
4. Апостериорное распределение весов (через MCMC или вариационный вывод)

Пример с PyMC3:

import pymc3 as pm

with pm.Model() as ensemble_model:
    # Априорное распределение весов (Dirichlet)
    weights = pm.Dirichlet('weights', a=np.ones(3))
    
    # Правдоподобие (предполагаем нормальный шум)
    mu = weights[0]*preds1 + weights[1]*preds2 + weights[2]*preds3
    pm.Normal('likelihood', mu=mu, sigma=0.1, observed=y_true)
    
    # Сэмплируем апостериорное
    trace = pm.sample(1000)

Ключевые преимущества: учет неопределенности, адаптивное взвешивание моделей в зависимости от их точности на разных участках данных.