Bagging vs. Random Forest: Unterschied und Vergleich

Ein bestimmtes Verfahren zur Lösung von Rechenproblemen wird als Algorithmus bezeichnet. Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen.

Beim Programmieren hat die Entwicklung von Algorithmen einen anderen Stellenwert als jede andere Technik. Ein Programm benötigt eine Reihe von besten Algorithmen, um effektiv zu laufen.

Bagging und Random Forest sind ebenfalls zwei Arten von Algorithmen.

Key Take Away

1. Bagging oder Bootstrap-Aggregation ist eine Technik, die mehrere Modelle verwendet, um die Vorhersagevarianz zu reduzieren. Gleichzeitig ist der Random Forest eine Ensemble-Lernmethode, die das Bagging-Konzept erweitert, indem für jeden Entscheidungsbaum eine zufällige Merkmalsauswahl hinzugefügt wird.
2. Bagging konzentriert sich auf die Reduzierung von Overfitting durch Mittelung der Vorhersagen mehrerer Entscheidungsbäume, während Random Forest darauf abzielt, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem Zufälligkeit in die Baumkonstruktion eingeführt wird.
3. Beide Techniken nutzen die Leistungsfähigkeit mehrerer Lernender, aber Random Forest übertrifft das Bagging aufgrund seiner zusätzlichen Zufälligkeitsebene während der Baumkonstruktion.

Absacken vs. Random Forest

Bagging (Bootstrap Aggregating) ist eine Methode zum Erstellen mehrerer Modelle (Entscheidungsbäume) auf zufälligen Teilmengen der Trainingsdaten und zum anschließenden Kombinieren ihrer Vorhersagen durch Mittelwertbildung oder Abstimmung. Random Forest ist eine Erweiterung von Bagging, die mehrere Entscheidungsbäume zu einem Wald kombiniert.

Bagging ist ein Meta-Algorithmus, der die Genauigkeit und Stabilität von Algorithmen für maschinelles Lernen erhöhen und verbessern soll, die bei der Klassifizierung der Begriffe Statistik und Statistik verwendet werden Regression.

Ein anderer Name für Bagging ist Bootstrap-Aggregation. Es ist eine sehr nützliche Technik, um ein Computerprogramm zu verbessern.

Random Forest ist auch ein Algorithmus, der als überwachter maschineller Lernalgorithmus bekannt ist und auch darauf ausgelegt ist, die Genauigkeit und Stabilität des Begriffs Regression zu verbessern. Programmierer verwenden diesen Algorithmus häufig, um Regressionsprobleme zu lösen.

Diese Technik funktioniert durch den Aufbau von Entscheidungsbäumen für verschiedene Stichproben. Es verarbeitet auch Datensätze, die kontinuierliche Variablen enthalten.

Vergleichstabelle

Vergleichsparameter	Bagging	Zufälliger Wald
Jahr	Das Absacken wurde im Jahr 1996 vor fast 2 Jahrzehnten eingeführt. Random Forest wurde eingeführt.	Der Algorithmus Random Forest wurde im Jahr 2001 eingeführt.
Inventor	Der Bagging-Algorithmus wurde von einem Mann namens Leo Breiman entwickelt.	Nach dem erfolgreichen Ergebnis von Bagging erstellte Leo Breiman eine erweiterte Version der Bootstrap-Aggregation, Random Forest.
Anwendungsbereich	Um die Stabilität des Programms zu erhöhen, wird Bagging von Entscheidungsbäumen verwendet.	Die Technik Random Forest wird verwendet, um die Probleme im Zusammenhang mit Klassifikation und Regression zu lösen.
Zweck	Der Hauptzweck des Einsackens besteht darin, unbeschnittene Entscheidungsbäume zu trainieren, die zu den verschiedenen Sonnenuntergängen gehören.	Der Hauptzweck von Random Forest besteht darin, mehrere zufällige Bäume zu erstellen.
Ergebnis	Der Bagging-Algorithmus liefert das Ergebnis eines maschinellen Lernmodells mit genauer Stabilität.	Das Ergebnis von Random Forest ist die Robustheit gegenüber dem Overfitting-Problem im Programm.

Was ist Baggen?

Bagging ist ein Algorithmus, der von vielen Programmierern beim maschinellen Lernen verwendet wird. Der andere Name, unter dem Bagging bekannt ist, ist Bootstrap Anhäufung.

Es basiert auf einem Ensemble und ist ein Meta-Algorithmus. Bagging wird in Computerprogrammen eingesetzt, um deren Genauigkeit und Stabilität zu erhöhen.

Die Entscheidungsbaummethode hat auch das Bagging angepasst.

Bagging kann als modellhafter Mittelungsansatz für Sonderfälle betrachtet werden. Wenn in einem Programm ein Overfitting auftritt und die Anzahl der Varianzen zunimmt, wird Bagging verwendet, um die notwendige Hilfe bei der Lösung dieser Probleme zu bieten.

Die Anzahl der beim Bagging gefundenen Datensätze beträgt drei, nämlich Bootstrap-, Original- und Out-to-Bag-Datensätze. Wenn das Programm zufällige Objekte aus dem Datensatz auswählt, führt dieser Prozess zur Erstellung einer Bootstrap-Datenbank.

Im Out-to-Bag-Datensatz stellt das Programm die verbleibenden Objekte dar, die in Bootstrap verbleiben.

Der Bootstrap-Datensatz und die Out-to-Bag-Daten sollten mit großer Sorgfalt erstellt werden, da sie zum Testen der Genauigkeit von Programmen oder Bagging-Algorithmen verwendet werden.

Bagging-Algorithmen generieren mehrere Entscheidungsbäume und mehrere Datensätze, und es besteht die Möglichkeit, dass ein Objekt weggelassen wird. Um einen Baum zu erstellen, wird der Satz von Proben untersucht, die gebootstrappt wurden.

Was ist Random Forest?

Random Forest ist eine Technik, die in maschinellen Lernprogrammen weit verbreitet ist. Es ist auch als überwachter maschineller Lernalgorithmus bekannt.

Random Forest nimmt mehrere verschiedene Stichproben und erstellt Entscheidungsbäume, um das Problem im Zusammenhang mit Regressions- und Klassifizierungsfällen zu lösen. Zur Abstimmung wird die aus den Entscheidungsbäumen gezogene Mehrheit herangezogen.

Wenn in Klassifikationsfällen kontinuierliche Variablen vorhanden sind, bieten Random Forests Hilfe bei der Handhabung des Datensatzes. Random Forest ist bekanntermaßen ein Ensemble-basierter Algorithmus.

Unter Ensemble versteht man mehrere am selben Ort kombinierte Modelle. Ensembles verwenden zwei Methoden, und das Einsacken ist eine davon.

Der zweite verstärkt. Eine Sammlung von Entscheidungsbäumen bildet einen zufälligen Wald.

Wenn ein Programmierer Entscheidungsbäume erstellt, muss er jeden Baum anders erstellen, um die Vielfalt zwischen den Bäumen zu erhalten.

In einer zufälligen Gesamtstruktur wird der Platz für Features reduziert, da jeder Baum sie nicht berücksichtigt. Die zur Bildung jedes Entscheidungsbaums verwendeten Daten oder Attribute unterscheiden sich voneinander.

Die Erstellung von zufälligen Wäldern verwendet eine CPU gründlich. Es besteht immer eine Wahrscheinlichkeit von 30 %, dass die gesamten Daten nicht verwendet oder getestet werden, während Sie durch einen zufälligen Wald operieren.

Die Ergebnisse oder die Ausgabe hängen von der Mehrheit ab, die von Entscheidungsbäumen bereitgestellt wird.

Hauptunterschiede zwischen Bagging und Random Forest

1. Bagging wird verwendet, wenn in einem maschinellen Lernprogramm keine Stabilität gefunden wird. Während der Random Forest verwendet wird, um Probleme bezüglich der Regression anzugehen.
2. Bagging durchschaut die Entscheidungsbäume, um notwendige Änderungen zu prüfen und zu verbessern. Andererseits erzeugen Random Forests überhaupt erst Entscheidungsbäume.
3. Bagging wurde 1996 entwickelt, als sich maschinelles Lernen noch in der Entwicklung befand, während der Random-Forest-Algorithmus 2001 eingeführt wurde.
4. Bagging wurde von Leo Breiman entwickelt und verbessert, um maschinelles Lernen zu erleichtern, und nach einem Jahr wurde der Random Forest als aktualisierte Version eingeführt, die ebenfalls von Leo entwickelt wurde.
5. Beim Bagging handelt es sich um einen Metaalgorithmus, der auf einer Ensemble-Technik basiert, während der Random Forest eine verbesserte Form des Bagging darstellt.

Bibliographie

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

Letzte Aktualisierung: 11. Juni 2023