În Bagging, fiecare arbore individual sunt independenți unul de celăl alt deoarece iau în considerare subseturi diferite de caracteristici și mostre.
Ce este introducerea în arbore de decizie?
Bagging (Bootstrap Aggregation) este folosit când scopul nostru este de a reduce varianța unui arbore de decizie. Aici ideea este de a crea mai multe subseturi de date din eșantionul de antrenament ales aleatoriu cu înlocuire. … Se utilizează media tuturor predicțiilor din diferiți arbori, care este mai robustă decât un singur arbore de decizie.
De ce bagajul generează arbori corelați?
Toți copacii noștri în saci tind să să facă aceleași tăieturi, deoarece toți au aceleași caracteristici. Acest lucru face ca toți acești copaci să pară foarte asemănători, ceea ce duce la creșterea corelației. Pentru a rezolva corelația arborilor, permitem pădurii aleatorii să aleagă aleatoriu doar m predictori în efectuarea împărțirii.
Ce este însacul de pădure aleatoare?
Bagging este un algoritm de ansamblu care se potrivește mai multor modele pe diferite subseturi ale unui set de date de antrenament, apoi combină predicțiile de la toate modelele. Pădurea aleatorie este o extensie de a ambalajului care selectează, de asemenea, aleatoriu subseturi de caracteristici utilizate în fiecare eșantion de date.
Cum funcționează ambalarea în pădure aleatoare?
Algoritmul de pădure aleatoare este de fapt un algoritm de însacare: tot aici, extragem mostre aleatorii de bootstrap din setul dvs. de antrenament. Cu toate acestea, pe lângă eșantioanele bootstrap, și noitrageți subseturi aleatoare de caracteristici pentru antrenarea arborilor individuali; în ambalaj, oferim fiecărui copac setul complet de funcții.
