Në Bagging, çdo pemë individuale është e pavarur nga njëra-tjetra sepse ata marrin në konsideratë nëngrup të ndryshëm karakteristikash dhe mostrash.
Çfarë është bagazhi në pemën e vendimeve?
Bagging (Agregimi Bootstrap) përdoret kur qëllimi ynë është të reduktojmë variancën e një peme vendimi. Këtu ideja është të krijohen disa nëngrupe të dhënash nga kampioni i trajnimit të zgjedhur rastësisht me zëvendësim. … Përdoret mesatarja e të gjitha parashikimeve nga pemë të ndryshme, e cila është më e qëndrueshme se një pemë e vetme vendimi.
Pse grumbullimi në thes gjeneron pemë të ndërlidhura?
Të gjitha pemët tona të grumbulluara kanë tendencë të bëjnë të njëjtat prerje sepse të gjitha ndajnë të njëjtat veçori. Kjo i bën të gjitha këto pemë të duken shumë të ngjashme, duke rritur kështu korrelacionin. Për të zgjidhur korrelacionin e pemës, ne lejojmë pyllin e rastësishëm të zgjedhë rastësisht vetëm m parashikues në kryerjen e ndarjes.
Çfarë është grumbullimi i pyllit të rastësishëm?
Bagging është një algoritëm ansambli që përshtat modele të shumta në nëngrupe të ndryshme të një grupi të dhënash trajnimi, më pas kombinon parashikimet nga të gjitha modelet. Pylli i rastësishëm është një zgjerim i grumbullimit që zgjedh gjithashtu në mënyrë rastësore nëngrupe funksionesh të përdorura në çdo mostër të dhënash.
Si funksionon grumbullimi i thaseve në pyll të rastësishëm?
Algoritmi i rastësishëm i pyllit është në të vërtetë një algoritëm grumbullimi: gjithashtu këtu, ne nxjerrim mostra të rastësishme të nisjes nga grupi juaj i trajnimit. Megjithatë, përveç mostrave të bootstrap, ne gjithashtuvizatoni nëngrupe të rastësishme të veçorive për trajnimin e pemëve individuale; në thasë, ne i sigurojmë çdo peme grupin e plotë të veçorive.
