No Bagging, cada árvore individual são independentes umas das outras porque consideram diferentes subconjuntos de recursos e amostras.
O que é ensacamento na árvore de decisão?
Bagging (Bootstrap Aggregation) é usado quando nosso objetivo é reduzir a variância de uma árvore de decisão. Aqui a ideia é criar vários subconjuntos de dados a partir da amostra de treinamento escolhida aleatoriamente com substituição. … A média de todas as previsões de diferentes árvores é usada, o que é mais robusto do que uma única árvore de decisão.
Por que o ensacamento gera árvores correlacionadas?
Todas as nossas árvores ensacadas tendem a fazer os mesmos cortes porque todas compartilham as mesmas características. Isso faz com que todas essas árvores pareçam muito semelhantes, aumentando a correlação. Para resolver a correlação da árvore, permitimos que a floresta aleatória escolha aleatoriamente apenas m preditores na execução da divisão.
O que é empacotar floresta aleatória?
Bagging é um algoritmo de conjunto que ajusta vários modelos em diferentes subconjuntos de um conjunto de dados de treinamento e, em seguida, combina as previsões de todos os modelos. A floresta aleatória é uma extensão do bagging que também seleciona aleatoriamente subconjuntos de recursos usados em cada amostra de dados.
Como funciona o ensacamento na floresta aleatória?
O algoritmo de floresta aleatória é na verdade um algoritmo de ensacamento: também aqui, desenhamos amostras aleatórias de bootstrap do seu conjunto de treinamento. No entanto, além das amostras de bootstrap, tambémdesenhar subconjuntos aleatórios de recursos para treinar as árvores individuais; no ensacamento, fornecemos a cada árvore o conjunto completo de recursos.
