Bagging vs Random Forest: Rozdíl a srovnání

Konkrétní postup pro řešení výpočetních problémů je známý jako algoritmus. Existují různé typy algoritmů.

V programování má vývoj algoritmů jinou hodnotu než jakákoli jiná technika. Aby program fungoval efektivně, potřebuje spoustu nejlepších algoritmů.

Balení a Random Forest jsou také dva typy algoritmů.

Key Takeaways

1. Bagging nebo bootstrap aggregation je technika, která využívá více modelů ke snížení rozptylu predikcí. Zároveň je náhodný les souborovou metodou učení, která rozšiřuje koncept pytlování přidáním náhodného výběru funkcí pro každý rozhodovací strom.
2. Pytlování se zaměřuje na snížení nadměrného vybavení průměrováním předpovědí více rozhodovacích stromů, zatímco náhodný les má za cíl zlepšit přesnost predikce zavedením náhodnosti do konstrukce stromů.
3. Obě techniky využívají sílu více studentů, ale náhodný les překonává pytlování díky přidané vrstvě náhodnosti během stavby stromu.

Pytlování vs Random Forest

Bagging (Bootstrap Aggregating) je metoda vytváření více modelů (rozhodovacích stromů) na náhodných podmnožinách trénovacích dat a poté kombinování jejich předpovědí pomocí průměrování nebo hlasování. Random Forest je rozšíření Baggingu, které kombinuje více rozhodovacích stromů do lesa.

Bagging je meta-algoritmus určený ke zvýšení a zlepšení přesnosti a stability algoritmů strojového učení používaných při klasifikaci termínů statistických a regrese.

Jiný název pro pytlování je bootstrap aggregating. Je to velmi užitečná technika pro vylepšení počítačového programu.

Náhodný les je také algoritmus známý jako Supervised Machine Learning Algorithm, který je také navržen tak, aby zlepšil přesnost a stabilitu v termínu regrese. Programátoři používají tento algoritmus široce k řešení regresních problémů.

Tato technika funguje tak, že vytváří rozhodovací stromy pro různé vzorky. Zpracovává také datové sady, které obsahují spojité proměnné.

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Balení	Náhodný les
Rok	Pytlování bylo zavedeno v roce 1996 před téměř 2 desetiletími. Byl zaveden náhodný les.	Algoritmus, náhodný les, byl zaveden v roce 2001.
Inventor	Algoritmus pytlování vytvořil muž jménem Leo Breiman.	Po úspěšném výsledku pytlování vytvořil Leo Breiman vylepšenou verzi bootstrap agregace, náhodného lesa.
Používání	Pro zvýšení stability programu je rozhodovacími stromy využíváno pytlování.	K řešení problémů souvisejících s klasifikací a regresí se používá technika náhodného lesa.
Účel	Hlavním účelem pytlování je trénovat neprořezávané rozhodovací stromy, které patří k různým západům slunce.	Hlavním účelem náhodného lesa je vytvořit více náhodných stromů.
Výsledek	Algoritmus pytlování poskytuje výsledek modelu strojového učení s přesnou stabilitou.	Výsledkem náhodného lesa je odolnost proti problému s přesazením v programu.

Co je pytlování?

Bagging je algoritmus, který používá mnoho programátorů ve strojovém učení. Dalším názvem, pod kterým je pytlování známé, je bootstrap agregace.

Je založen na souboru a je meta-algoritmem. Pytlování se používá v počítačových programech ke zvýšení jejich přesnosti a stability.

Metoda rozhodovacího stromu také přizpůsobila pytlování.

Pytlování lze považovat za modelový přístup k průměrování pro speciální případy. Když dojde k přetížení programu a zvýšení počtu odchylek, používá se pytlování, které poskytuje nezbytnou pomoc při řešení těchto problémů.

Počet datových sad nalezených v baggingu jsou tři, což jsou bootstrap, originální a out-to-bag datové sady. Když program vybere náhodné objekty z datové sady, tento proces vede k vytvoření bootstrap databáze.

V datové sadě out-to-bag program představuje zbývající objekty ponechané v Bootstrapu.

Soubor dat bootstrap a out-to-bag by měly být vytvářeny s velkou pozorností, protože se používají k testování přesnosti programů nebo algoritmů ukládání do sáčků.

Algoritmy pytlování generují více rozhodovacích stromů a více datových sad a je pravděpodobné, že objekt bude vynechán. K vytvoření stromu se používá k prozkoumání sady vzorků, které byly bootstrapped.

Co je to Random Forest?

Náhodný les je technika široce používaná v programech strojového učení. Je také známý jako supervizovaný algoritmus strojového učení.

Náhodný les bere několik různých vzorků a vytváří rozhodovací stromy, aby vyřešil problém související s regresí a případy klasifikace. K hlasování se použije většina získaná z rozhodovacích stromů.

Pokud v případech klasifikace existují spojité proměnné, náhodné lesy poskytují pomoc při zpracování datové sady. Náhodný les je známý jako algoritmus založený na souboru.

Souborem lze chápat více modelů kombinovaných na stejném místě. Soubory používají dva způsoby a pytlování je jedním z nich.

Druhý je posilující. Kolekce rozhodovacích stromů tvoří náhodný les.

Když programátor vytváří rozhodovací stromy, musí každý strom vytvořit jinak, aby zachoval rozmanitost mezi stromy.

V náhodném lese je prostor pro objekty zmenšen, protože je každý strom nebere v úvahu. Data nebo atributy použité k vytvoření každého rozhodovacího stromu se od sebe liší.

Vytváření náhodných lesů důkladně využívá CPU. Vždy existuje 30% pravděpodobnost, že při provozu v náhodném lese nebudou všechna data použita nebo testována.

Výsledky nebo výstup závisí na většině poskytované rozhodovacími stromy.

Hlavní rozdíly mezi pytlováním a náhodným lesem

1. Vakování se používá, když v programu strojového učení není nalezena žádná stabilita. Zatímco náhodný les se používá k řešení problémů týkajících se regrese.
2. Bagging vidí skrz rozhodovací stromy, aby zkontroloval potřebné změny a zlepšil je. Na druhou stranu náhodné lesy vytvářejí především rozhodovací stromy.
3. Bagging byl vytvořen v roce 1996, kdy se strojové učení stále vyvíjelo, zatímco algoritmus náhodného lesa byl představen v roce 2001.
4. Bagging byl vyvinut a vylepšen Leo Breimanem, aby se strojové učení snadněji usnadnilo, a po roce byl náhodný les představen jako vylepšená verze, kterou vyvinul také Leo.
5. Pytlování je meta-algoritmus, který je založen na technice souboru, zatímco náhodný les je vylepšenou formou pytlování.

Reference

1. https://projecteuclid.org/journals/annals-of-statistics/volume-30/issue-4/Analyzing-bagging/10.1214/aos/1031689014.short
2. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-31537-4_13

Poslední aktualizace: 11. června 2023