В пакетирането всяко отделно дърво са независими едно от друго, защото разглеждат различни подмножества от характеристики и проби.
Какво е пакетирането в дървото на решенията?
Bagging (Bootstrap Aggregation) се използва, когато нашата цел е да намалим дисперсията на дървото на решенията. Тук идеята е да се създадат няколко подмножества данни от обучителна извадка, избрана на случаен принцип със замяна. … Използва се средната стойност на всички прогнози от различни дървета, която е по-стабилна от едно дърво на решения.
Защо пакетирането генерира корелирани дървета?
Всички наши дървета в торби са склонни да правят едни и същи разфасовки, защото всички споделят едни и същи характеристики. Това прави всички тези дървета да изглеждат много сходни, което увеличава корелацията. За да разрешим корелацията на дървото, позволяваме на произволна гора да избира произволно само m предиктора при извършване на разделянето.
Какво е опаковане на произволна гора?
Bagging е алгоритъм на ансамбъл, който пасва на множество модели в различни подмножества на набор от данни за обучение, след което комбинира прогнозите от всички модели. Случайната гора е разширение на пакетирането, което също така избира произволно подмножества от функции, използвани във всяка извадка от данни.
Как работи пакетирането в произволна гора?
Алгоритъмът за произволна гора всъщност е алгоритъм за пакетиране: също тук ние черпим произволни проби за стартиране от вашия набор за обучение. Въпреки това, в допълнение към образците на bootstrap, ние същоначертайте произволни подмножества от характеристики за обучение на отделните дървета; при пакетирането, ние предоставяме на всяко дърво пълния набор от функции.
