Pakkauksessa jokainen yksittäinen puu ovat riippumattomia toisistaan, koska ne ottavat huomioon erilaisia ominaisuuksia ja näytteitä.
Mitä päätöspuussa pussittaa?
Bagging (Bootstrap Aggregation) on käytössä kun tavoitteenamme on vähentää päätöspuun varianssia. Tässä ajatuksena on luoda useita osajoukkoja dataa satunnaisesti valitusta harjoitusnäytteestä korvaamalla. … Kaikkien eri puiden ennusteiden keskiarvoa käytetään, mikä on luotettavampi kuin yksittäinen päätöspuu.
Miksi säkitys synnyttää korreloivia puita?
Kaikki pussitetut puumme tekevät yleensä samat leikkaukset, koska niillä kaikilla on samat ominaisuudet. Tämä saa kaikki nämä puut näyttämään hyvin samanlaisilta, mikä lisää korrelaatiota. Puukorrelaation ratkaisemiseksi annamme satunnaisen metsän valita satunnaisesti vain m ennustajaa jakoa suoritettaessa.
Mitä satunnaista metsää säkittää?
Bagging on kokonaisalgoritmi, joka sopii useisiin malleihin harjoitustietojoukon eri osajoukkoon ja yhdistää sitten kaikkien mallien ennusteet. Satunnainen metsä on pussituksen laajennus, joka myös valitsee satunnaisesti kussakin tietonäytteessä käytettyjen ominaisuuksien osajoukot.
Kuinka säkitys toimii satunnaisessa metsässä?
Satunnaismetsäalgoritmi on itse asiassa pussitusalgoritmi: myös täällä piirrämme satunnaisia käynnistysnäytteitä harjoitussarjastasi. Bootstrap-näytteiden lisäksi me kuitenkin myöspiirrä satunnaisia piirteiden osajoukkoja yksittäisten puiden harjoittamista varten; pussituksessa tarjoamme jokaiselle puulle täydelliset ominaisuudet.
