В бэггинге каждое отдельное дерево независимо друг от друга, потому что они учитывают разные подмножества функций и образцов.
Что такое бэггинг в дереве решений?
Бэггинг (Bootstrap Aggregation) используется, когда нашей целью является уменьшение дисперсии дерева решений. Здесь идея состоит в том, чтобы создать несколько подмножеств данных из обучающей выборки, выбранных случайным образом с заменой. … Используется среднее значение всех прогнозов из разных деревьев, что более надежно, чем одно дерево решений.
Почему бэггинг генерирует коррелированные деревья?
Все наши деревья в мешках, как правило, делают одинаковые спилы, потому что все они имеют одинаковые характеристики. Это делает все эти деревья очень похожими, что увеличивает корреляцию. Чтобы решить корреляцию деревьев, мы позволяем случайному лесу случайным образом выбирать только m предикторов при выполнении разделения.
Что такое рандомный лес?
Бэггинг - это ансамблевый алгоритм, который сопоставляет несколько моделей с разными подмножествами обучающего набора данных, а затем объединяет прогнозы всех моделей. Случайный лес - это расширение бэггинга, которое также случайным образом выбирает подмножества функций, используемых в каждой выборке данных.
Как работает бэггинг в случайном лесу?
Алгоритм случайного леса на самом деле является алгоритмом бэггинга: также здесь мы берем случайные выборки начальной загрузки из вашего обучающего набора. Однако, в дополнение к образцам начальной загрузки, мы такжерисовать случайные подмножества функций для обучения отдельных деревьев; в бэггинге мы обеспечиваем каждое дерево полным набором функций.
