Į maišus kiekvienas atskiras medžiai yra nepriklausomi vienas nuo kito, nes juose atsižvelgiama į skirtingus ypatybių ir pavyzdžių pogrupius.
Kas yra sprendimų medyje?
Bagging (Bootstrap Aggregation) naudojamas kai mūsų tikslas yra sumažinti sprendimų medžio dispersiją. Čia idėja yra sukurti kelis duomenų pogrupius iš atsitiktinai parinktų treniruočių pavyzdžių su pakeitimu. … Naudojamas visų prognozių iš skirtingų medžių vidurkis, kuris yra patikimesnis nei vienas sprendimų medis.
Kodėl pakavimas į maišus sukuria koreliuojančius medžius?
Visi mūsų į maišus sudėti medžiai linkę pjaunami vienodai, nes visi jie turi tas pačias savybes. Dėl to visi šie medžiai atrodo labai panašūs, todėl didėja koreliacija. Norėdami išspręsti medžio koreliaciją, leidžiame atsitiktiniam miškui atsitiktinai pasirinkti tik m numatytojų, atliekant skaidymą.
Kas yra atsitiktinis miškas?
Bagging yra ansamblio algoritmas, kuris tinka keliems modeliams skirtinguose mokymo duomenų rinkinio pogrupiuose, tada sujungia visų modelių prognozes. Atsitiktinis miškas yra pakavimo į maišus plėtinys, kuris taip pat atsitiktinai parenka funkcijų poaibius, naudojamus kiekviename duomenų pavyzdyje.
Kaip vyksta maišų krovimas atsitiktiniame miške?
Atsitiktinis miško algoritmas iš tikrųjų yra pakavimo algoritmas: taip pat čia mes atrenkame atsitiktinius įkrovos pavyzdžius iš jūsų mokymo rinkinio. Tačiau, be įkrovos pavyzdžių, mes taip patnubraižyti atsitiktinius bruožų poaibius atskiriems medžiams lavinti; į maišus kiekvienam medžiui suteikiame visą funkcijų rinkinį.
