V Baggingu jsou jednotlivé stromy na sobě nezávislé, protože berou v úvahu různé podmnožiny vlastností a vzorků.
Co je pytlování v rozhodovacím stromě?
Bagging (Bootstrap Aggregation) se používá když je naším cílem snížit rozptyl rozhodovacího stromu. Zde je myšlenkou vytvořit několik podmnožin dat z trénovacího vzorku vybraného náhodně s náhradou. … Používá se průměr všech předpovědí z různých stromů, což je robustnější než jeden rozhodovací strom.
Proč pytlování generuje korelované stromy?
Všechny naše pytlované stromy mají tendenci provádět stejné řezy, protože všechny sdílejí stejné vlastnosti. Díky tomu všechny tyto stromy vypadají velmi podobně, a proto se zvyšuje korelace. Abychom vyřešili korelaci stromů, umožňujeme náhodnému lese náhodně vybrat pouze m prediktorů při provádění rozdělení.
Co je pytlování náhodného lesa?
Bagging je souborový algoritmus, který přizpůsobuje více modelů různým podmnožinám trénovací datové sady a poté kombinuje předpovědi ze všech modelů. Náhodný les je rozšíření pytlování, které také náhodně vybírá podmnožiny funkcí použitých v každém vzorku dat.
Jak funguje pytlování v náhodném lese?
Algoritmus náhodného lesa je ve skutečnosti algoritmus pytlování: také zde vylosujeme náhodné vzorky bootstrapu z vaší tréninkové sady. Kromě vzorků bootstrapu však takékreslit náhodné podmnožiny prvků pro trénování jednotlivých stromů; v pytlování poskytujeme každému stromu kompletní sadu funkcí.
