V Baggingu sú jednotlivé stromy navzájom nezávislé, pretože berú do úvahy rôzne podmnožiny funkcií a vzoriek.
Čo je vrecovanie v rozhodovacom strome?
Bagging (Bootstrap Aggregation) sa používa keď je naším cieľom znížiť rozptyl rozhodovacieho stromu. Ide o vytvorenie niekoľkých podmnožín údajov z náhodne vybranej trénovacej vzorky s náhradou. … Používa sa priemer všetkých predpovedí z rôznych stromov, čo je robustnejšie ako jeden rozhodovací strom.
Prečo vrecovanie generuje korelované stromy?
Všetky naše vrecovité stromy majú tendenciu robiť rovnaké rezy, pretože všetky majú rovnaké vlastnosti. Vďaka tomu všetky tieto stromy vyzerajú veľmi podobne, čím sa zvyšuje korelácia. Na vyriešenie stromovej korelácie umožňujeme náhodnému lesu náhodne vybrať iba m prediktorov pri vykonávaní rozdelenia.
Čo je pytlovanie náhodného lesa?
Bagging je súborový algoritmus, ktorý prispôsobuje viacero modelov rôznym podmnožinám trénovacej množiny údajov a potom kombinuje predpovede zo všetkých modelov. Náhodný les je rozšírenie vrecovania, ktoré tiež náhodne vyberá podmnožiny funkcií použitých v každej vzorke údajov.
Ako funguje vrecovanie v náhodnom lese?
Algoritmus náhodného lesa je v skutočnosti algoritmus vrecovania: aj tu vyberáme náhodné vzorky bootstrapu z vašej tréningovej sady. Okrem bootstrap vzoriek však aj mykresliť náhodné podmnožiny prvkov na trénovanie jednotlivých stromov; pri vrecovaní poskytujeme každému stromu úplnú sadu funkcií.
