בשקיות, כל עץ בודד הם בלתי תלויים זה בזה מכיוון שהם מחשיבים תת-קבוצה שונה של תכונות ודוגמאות.
מה זה שקיות בעץ ההחלטות?
Bagging (צבירה אתחול) משמשת כאשר המטרה שלנו היא לצמצם את השונות של עץ החלטות. הרעיון כאן הוא ליצור מספר תת-קבוצות של נתונים ממדגם אימון שנבחר באקראי עם החלפה. … נעשה שימוש בממוצע של כל התחזיות מעצים שונים שהוא חזק יותר מעץ החלטות בודד.
למה הוצאת שקיות מייצרת עצים מתואמים?
כל העצים שלנו עם השקיות נוטים לבצע את אותם חיתוכים כי לכולם יש את אותן תכונות. זה גורם לכל העצים האלה להיראות דומים מאוד, ולכן מתאם הולך וגובר. כדי לפתור מתאם עצים אנו מאפשרים ליער אקראי לבחור באקראי רק m מנבאים בביצוע הפיצול.
מה זה יער אקראי?
Bagging הוא אלגוריתם אנסמבל שמתאים למספר מודלים על תת-קבוצות שונות של מערך אימון, ולאחר מכן משלב את התחזיות מכל המודלים. יער אקראי הוא הרחבה של חבילת חבילות שגם בוחרת באקראי קבוצות משנה של תכונות המשמשות בכל דגימת נתונים.
כיצד עובדת חבילה ביער אקראי?
אלגוריתם היער האקראי הוא למעשה אלגוריתם התיקות: גם כאן, אנו שואבים דוגמאות אקראיות של רצועות האתחול ממערכת האימונים שלך. עם זאת, בנוסף לדוגמאות האתחול, אנחנו גםלצייר תת-קבוצות אקראיות של תכונות לאימון העצים הבודדים; בשקית, אנו מספקים לכל עץ את סט התכונות המלא.
