Sa Bagging, ang bawat indibidwal na puno ay independyente sa isa't isa dahil isinasaalang-alang nila ang iba't ibang subset ng mga feature at sample.
Ano ang bagging sa decision tree?
Ang
Bagging (Bootstrap Aggregation) ay ginagamit kapag ang layunin namin ay bawasan ang pagkakaiba ng isang decision tree. Narito ang ideya ay lumikha ng ilang mga subset ng data mula sa sample ng pagsasanay na pinili nang random na may kapalit. … Ang average ng lahat ng hula mula sa iba't ibang puno ay ginagamit na mas matatag kaysa sa isang puno ng desisyon.
Bakit nagkakaroon ng magkakaugnay na mga puno ang bagging?
Lahat ng aming naka-sako na puno ay may posibilidad na gumawa ng parehong pagputol dahil lahat sila ay may parehong feature. Ginagawa nitong halos magkatulad ang hitsura ng lahat ng mga punong ito kaya tumataas ang ugnayan. Upang malutas ang ugnayan ng puno, pinapayagan namin ang random na kagubatan na random na pumili lamang ng m mga predictor sa pagsasagawa ng split.
Ano ang bagging random forest?
Ang
Bagging ay isang ensemble algorithm na umaakma sa maraming modelo sa iba't ibang subset ng dataset ng pagsasanay, pagkatapos ay pinagsasama ang mga hula mula sa lahat ng modelo. Ang random na kagubatan ay isang extension ng bagging na random ding pumipili ng mga subset ng mga feature na ginagamit sa bawat sample ng data.
Paano gumagana ang bagging sa random na kagubatan?
Ang random na algorithm ng kagubatan ay talagang isang bagging algorithm: dito rin, kumukuha kami ng mga random na sample ng bootstrap mula sa iyong set ng pagsasanay. Gayunpaman, bilang karagdagan sa mga sample ng bootstrap, kami ringumuhit ng mga random na subset ng mga tampok para sa pagsasanay ng mga indibidwal na puno; sa bagging, binibigyan namin ang bawat puno ng buong hanay ng mga feature.
