I sække er hvert enkelt træ uafhængigt af hinanden, fordi de tager hensyn til forskellige undergrupper af funktioner og prøver.
Hvad er sække i beslutningstræet?
Bagging (Bootstrap Aggregation) bruges når vores mål er at reducere variansen i et beslutningstræ. Ideen her er at oprette flere delmængder af data fra træningsprøven valgt tilfældigt med udskiftning. … Gennemsnit af alle forudsigelser fra forskellige træer bruges, hvilket er mere robust end et enkelt beslutningstræ.
Hvorfor genererer sækketransport korrelerede træer?
Alle vores træer i sække har en tendens til at lave de samme snit, fordi de alle deler de samme funktioner. Dette får alle disse træer til at se meget ens ud og dermed øget korrelation. For at løse trækorrelation tillader vi tilfældig skov tilfældigt kun at vælge m forudsigere ved udførelse af opdelingen.
Hvad er at samle tilfældig skov?
Bagging er en ensemblealgoritme, der passer til flere modeller på forskellige undersæt af et træningsdatasæt, og derefter kombinerer forudsigelserne fra alle modeller. Tilfældig skov er en udvidelse af poser, der også tilfældigt vælger undersæt af funktioner, der bruges i hver dataprøve.
Hvordan fungerer sække i tilfældig skov?
Den tilfældige skovalgoritme er faktisk en bagging-algoritme: også her trækker vi tilfældige bootstrap-prøver fra dit træningssæt. Men ud over bootstrap-prøverne har vi ogsåtegne tilfældige undersæt af funktioner til træning af de enkelte træer; i sække forsyner vi hvert træ med det fulde sæt af funktioner.