A Bagging, cada arbre individual són independents entre si perquè tenen en compte diferents subconjunts de funcions i mostres.
Què és l'embolcall a l'arbre de decisions?
Bagging (agregació Bootstrap) s'utilitza quan el nostre objectiu és reduir la variància d'un arbre de decisions. Aquí la idea és crear diversos subconjunts de dades a partir de la mostra d'entrenament escollida aleatòriament amb substitució. … S'utilitza la mitjana de totes les prediccions de diferents arbres, que és més robust que un únic arbre de decisió.
Per què l'embolcall genera arbres correlacionats?
Tots els nostres arbres ensacats solen fer els mateixos talls perquè tots comparteixen les mateixes característiques. Això fa que tots aquests arbres semblin molt semblants, per la qual cosa augmenta la correlació. Per resoldre la correlació d'arbres, permetem que el bosc aleatori triï només m predictors de manera aleatòria per realitzar la divisió.
Què és ensacar un bosc aleatori?
Bagging és un algorisme de conjunt que s'adapta a diversos models en diferents subconjunts d'un conjunt de dades d'entrenament i, a continuació, combina les prediccions de tots els models. El bosc aleatori és una extensió de l'empaquetament que també selecciona aleatòriament subconjunts de funcions utilitzades a cada mostra de dades.
Com funciona l'embossat al bosc aleatori?
L'algoritme del bosc aleatori és en realitat un algoritme d'envasament: també aquí, traiem mostres d'arrencada aleatòries del vostre conjunt d'entrenament. Tanmateix, a més de les mostres d'arrencada, tambédibuixar subconjunts aleatoris de característiques per entrenar els arbres individuals; a l'embolcall, oferim a cada arbre el conjunt complet de funcions.
