Pri Baggingu so posamezna drevesa so neodvisna drug od drugega, ker upoštevajo različne podmnožice funkcij in vzorcev.
Kaj je vreča v drevesu odločitev?
Bagging (Bootstrap Aggregation) se uporablja, ko je naš cilj zmanjšati variance drevesa odločitev. Tukaj je ideja ustvariti več podmnožic podatkov iz vzorca usposabljanja, izbranega naključno z zamenjavo. … Uporabljeno je povprečje vseh napovedi iz različnih dreves, ki je bolj robustno kot eno drevo odločitev.
Zakaj pakiranje ustvarja povezana drevesa?
Vsa naša drevesa v vrečah ponavadi delajo enake reze, ker imajo vsa enake lastnosti. Zaradi tega so vsa ta drevesa videti zelo podobna, zato se povečuje korelacija. Za reševanje drevesne korelacije dovolimo, da naključni gozd naključno izbere samo m napovedovalcev pri izvedbi delitve.
Kaj je vreča naključnega gozda?
Bagging je ansambel algoritem, ki ustreza več modelom na različnih podnaborih podatkovnega niza za usposabljanje, nato pa združuje napovedi iz vseh modelov. Naključni gozd je razširitev vreče, ki prav tako naključno izbere podnabore funkcij, uporabljenih v vsakem vzorcu podatkov.
Kako pakiranje deluje v naključnem gozdu?
Algoritem naključnega gozda je pravzaprav algoritem za vrečo: tudi tukaj rišemo naključne vzorce zagona iz vašega vadbenega niza. Vendar pa poleg vzorcev bootstrap tudi minarisati naključne podmnožice funkcij za usposabljanje posameznih dreves; pri pakiranju v vreče nudimo vsakemu drevesu celoten nabor funkcij.
