U Baggingu, svako pojedinačno stablo nezavisno je jedno od drugog jer razmatra različite podskupove karakteristika i uzoraka.
Šta je to u stablu odlučivanja?
Bagging (Bootstrap Aggregation) se koristi kada je naš cilj smanjiti varijansu stabla odlučivanja. Ovdje je ideja da se kreira nekoliko podskupova podataka iz uzorka za obuku odabranih nasumično sa zamjenom. … Koristi se prosjek svih predviđanja iz različitih stabala koji je robusniji od jednog stabla odluka.
Zašto pakiranje stvara povezana stabla?
Sva naša stabla u vrećama imaju tendenciju da prave iste rezove jer sva dijele iste karakteristike. Ovo čini da sva ova stabla izgledaju vrlo slično, pa se povećava korelacija. Za rješavanje korelacije stabla dozvoljavamo slučajnoj šumi da nasumično odabere samo m prediktora u izvođenju dijeljenja.
Šta je torbaranje nasumične šume?
Bagging je ansambl algoritam koji se uklapa u više modela na različite podskupove skupa podataka za obuku, a zatim kombinuje predviđanja iz svih modela. Slučajna šuma je proširenje paketa koji također nasumično bira podskupove karakteristika korištenih u svakom uzorku podataka.
Kako torba radi u nasumičnoj šumi?
Algoritam slučajne šume je zapravo algoritam za vreću: također ovdje izvlačimo nasumične uzorke za pokretanje iz vašeg skupa za obuku. Međutim, pored bootstrap uzoraka, i minacrtati nasumične podskupove karakteristika za obuku pojedinačnih stabala; u pakovanju, svakom stablu pružamo pun skup funkcija.
