In Bagging, ogni singolo albero è indipendente l'uno dall' altro perché considera diversi sottoinsiemi di caratteristiche e campioni.
Che cos'è il bagging nell'albero decisionale?
Bagging (Bootstrap Aggregation) viene utilizzato quando il nostro obiettivo è ridurre la varianza di un albero decisionale. Qui l'idea è quella di creare diversi sottoinsiemi di dati dal campione di addestramento scelto casualmente con la sostituzione. … Viene utilizzata la media di tutte le previsioni di diversi alberi, che è più robusta di un singolo albero decisionale.
Perché il bagging genera alberi correlati?
Tutti i nostri alberi insaccati tendono a fare gli stessi tagli perché condividono tutti le stesse caratteristiche. Questo rende tutti questi alberi molto simili, aumentando la correlazione. Per risolvere la correlazione dell'albero consentiamo alla foresta casuale di scegliere casualmente solo m predittori nell'esecuzione della divisione.
Che cos'è il bagging random forest?
Bagging è un algoritmo di insieme che adatta più modelli su diversi sottoinsiemi di un set di dati di addestramento, quindi combina le previsioni di tutti i modelli. La foresta casuale è un'estensione del bagging che seleziona casualmente anche sottoinsiemi di funzioni utilizzate in ciascun campione di dati.
Come funziona il bagging nella foresta casuale?
L'algoritmo della foresta casuale è in re altà un algoritmo di insacco: anche qui, traiamo campioni di bootstrap casuali dal tuo set di allenamento. Tuttavia, oltre ai campioni bootstrap, anche noidisegnare sottoinsiemi casuali di funzionalità per addestrare i singoli alberi; nell'insacco, forniamo a ogni albero il set completo di funzionalità.
