ბაგინგში, თითოეული ხე დამოუკიდებელია ერთმანეთისგან, რადგან ისინი ითვალისწინებენ მახასიათებლებისა და ნიმუშების განსხვავებულ ქვეჯგუფს.
რა არის შეფუთვა გადაწყვეტილების ხეში?
Bagging (Bootstrap Aggregation) გამოიყენება როდესაც ჩვენი მიზანია შევამციროთ გადაწყვეტილების ხის ვარიაცია. აქ იდეა მდგომარეობს იმაში, რომ შევქმნათ მონაცემთა რამდენიმე ქვეჯგუფი სასწავლო ნიმუშიდან შემთხვევით არჩეული ჩანაცვლებით. … გამოიყენება სხვადასხვა ხეების ყველა პროგნოზის საშუალო, რომელიც უფრო ძლიერია, ვიდრე ერთი გადაწყვეტილების ხე.
რატომ წარმოქმნის შეფუთვა დაკავშირებული ხეებს?
ყველა ჩვენი შეფუთული ხე მიდრეკილია გააკეთოს ერთიდაიგივე ჭრა, რადგან ყველა მათგანს აქვს იგივე თვისებები. ეს ხდის ყველა ამ ხეს ძალიან ჰგავს, შესაბამისად იზრდება კორელაცია. ხეების კორელაციის გადასაჭრელად ჩვენ ნებას ვაძლევთ შემთხვევით ტყეს შემთხვევითად აირჩიოს მხოლოდ m პროგნოზები გაყოფის შესრულებისას.
რა არის შემთხვევითი ტყის შეგროვება?
Bagging არის ანსამბლის ალგორითმი, რომელიც ჯდება მრავალ მოდელზე სასწავლო მონაცემთა ნაკრების სხვადასხვა ქვეჯგუფზე, შემდეგ აერთიანებს ყველა მოდელის პროგნოზებს. შემთხვევითი ტყე არის ჩანთების გაფართოება, რომელიც ასევე შემთხვევით ირჩევს ფუნქციების ქვეჯგუფებს, რომლებიც გამოიყენება მონაცემთა თითოეულ ნიმუშში.
როგორ მუშაობს ჩანთები შემთხვევით ტყეში?
შემთხვევითი ტყის ალგორითმი რეალურად არის ჩანთების ალგორითმი: ასევე აქ, ჩვენ ვიღებთ შემთხვევით ჩატვირთვის ნიმუშებს თქვენი სასწავლო ნაკრებიდან. თუმცა, ჩატვირთვის ნიმუშების გარდა, ჩვენ ასევეცალკეული ხეების მომზადებისთვის მახასიათებლების შემთხვევითი ქვეჯგუფების დახატვა; ჩანთებში, ჩვენ თითოეულ ხეს ვაძლევთ ფუნქციების სრულ კომპლექტს.
