2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-13 00:02
Beim Bagging sind alle einzelnen Bäume unabhängig voneinander weil sie unterschiedliche Teilmengen von Merkmalen und Stichproben berücksichtigen.
Was ist Bagging im Entscheidungsbaum?
Bagging (Bootstrap Aggregation) wird verwendet, wenn es unser Ziel ist, die Varianz eines Entscheidungsbaums zu reduzieren. Hier besteht die Idee darin, mehrere Teilmengen von Daten aus einer zufällig ausgewählten Trainingsstichprobe mit Ersetzung zu erstellen. … Es wird der Durchschnitt aller Vorhersagen aus verschiedenen Bäumen verwendet, was robuster ist als ein einzelner Entscheidungsbaum.
Warum erzeugt das Einsacken korrelierte Bäume?
Alle unsere eingesackten Bäume neigen dazu, die gleichen Schnitte zu machen, weil sie alle die gleichen Merkmale aufweisen. Dadurch sehen alle diese Bäume sehr ähnlich aus, wodurch die Korrelation erhöht wird. Um die Baumkorrelation zu lösen, erlauben wir Random Forest, nur m Prädiktoren zufällig auszuwählen, um die Aufteilung durchzuführen.
Was ist Random Forest?
Bagging ist ein Ensemble-Algorithmus, der mehrere Modelle auf verschiedene Teilmengen eines Trainingsdatensatzes anpasst und dann die Vorhersagen aller Modelle kombiniert. Random Forest ist eine Erweiterung des Bagging, die auch zufällig Teilmengen von Merkmalen auswählt, die in jeder Datenprobe verwendet werden.
Wie funktioniert das Absacken im Random Forest?
Der Random-Forest-Algorithmus ist eigentlich ein bagging-Algorithmus: Auch hier ziehen wir zufällige Bootstrap-Stichproben aus Ihrem Trainingssatz. Zusätzlich zu den Bootstrap-Beispielen haben wir jedoch auchZiehe zufällige Teilmengen von Merkmalen zum Trainieren der einzelnen Bäume; Beim Einsacken stellen wir jedem Baum alle Funktionen zur Verfügung.
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