In Bagging is elke individuele boom onafhanklik van mekaar omdat hulle verskillende subset van kenmerke en monsters oorweeg.
Wat is sak in die besluitboom?
Bagging (Bootstrap Aggregation) word gebruik wanneer ons doel is om die variansie van 'n besluitboom te verminder. Hier is die idee om verskeie substelle data te skep uit opleidingsteekproef wat lukraak gekies is met vervanging. … Gemiddelde van al die voorspellings van verskillende bome word gebruik wat meer robuust is as 'n enkele besluitboom.
Waarom genereer bagasie gekorreleerde bome?
Al ons bome in sakke is geneig om dieselfde snitte te maak omdat hulle almal dieselfde kenmerke deel. Dit laat al hierdie bome baie eenders lyk, dus toenemende korrelasie. Om boomkorrelasie op te los, laat ons toe dat ewekansige woud slegs m voorspellers lukraak kies om die verdeling uit te voer.
Wat is die opgaar van ewekansige woud?
Bagging is 'n ensemble-algoritme wat verskeie modelle op verskillende substelle van 'n opleidingdatastel pas, en dan die voorspellings van alle modelle kombineer. Ewekansige woud is 'n -uitbreiding van bagasie wat ook willekeurig substelle van kenmerke wat in elke datamonster gebruik word, selekteer.
Hoe werk sakpak in ewekansige woud?
Die ewekansige woud-algoritme is eintlik 'n bagging-algoritme: ook hier trek ons ewekansige selflaai-monsters uit jou oefenstel. Benewens die bootstrap-monsters, het ons egter ookteken ewekansige subsets van kenmerke vir die opleiding van die individuele bome; in sakke voorsien ons elke boom met die volledige stel kenmerke.
