बैगिंग बनाम रैंडम फ़ॉरेस्ट: अंतर और तुलना

कम्प्यूटेशनल समस्याओं को हल करने की एक विशेष प्रक्रिया को एल्गोरिदम के रूप में जाना जाता है। एल्गोरिदम विभिन्न प्रकार के होते हैं।

प्रोग्रामिंग में, एल्गोरिदम के विकास का किसी भी अन्य तकनीक से अलग महत्व है। किसी प्रोग्राम को प्रभावी ढंग से चलाने के लिए सर्वोत्तम एल्गोरिदम के एक समूह की आवश्यकता होती है।

ऊलजलूल का कपड़ा और रैंडम फ़ॉरेस्ट भी दो प्रकार के एल्गोरिदम हैं।

चाबी छीन लेना

1. बैगिंग, या बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग, एक ऐसी तकनीक है जो भविष्यवाणी भिन्नता को कम करने के लिए कई मॉडलों का उपयोग करती है। साथ ही, रैंडम फ़ॉरेस्ट एक सामूहिक शिक्षण पद्धति है जो प्रत्येक निर्णय वृक्ष के लिए एक यादृच्छिक सुविधा चयन जोड़कर बैगिंग अवधारणा का विस्तार करती है।
2. बैगिंग कई निर्णय वृक्षों की भविष्यवाणियों के औसत से ओवरफिटिंग को कम करने पर केंद्रित है, जबकि यादृच्छिक वन का उद्देश्य वृक्ष निर्माण में यादृच्छिकता का परिचय देकर पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करना है।
3. दोनों तकनीकें कई शिक्षार्थियों की शक्ति का लाभ उठाती हैं, लेकिन वृक्ष निर्माण के दौरान यादृच्छिकता की अतिरिक्त परत के कारण यादृच्छिक वन बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

बैगिंग बनाम रैंडम फ़ॉरेस्ट

बैगिंग (बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग) प्रशिक्षण डेटा के यादृच्छिक सबसेट पर कई मॉडल (निर्णय वृक्ष) बनाने और फिर औसत या वोटिंग के माध्यम से उनकी भविष्यवाणियों को संयोजित करने की एक विधि है। रैंडम फ़ॉरेस्ट बैगिंग का एक विस्तार है जो एक जंगल बनाने के लिए कई निर्णय पेड़ों को जोड़ता है।

बैगिंग एक मेटा-एल्गोरिदम है जिसे सांख्यिकीय और शब्दों के वर्गीकरण में उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की सटीकता और स्थिरता को बढ़ाने और सुधारने के लिए डिज़ाइन किया गया है। प्रतीपगमन.

बैगिंग का दूसरा नाम बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग है। कंप्यूटर प्रोग्राम को बेहतर बनाने के लिए यह एक बहुत ही उपयोगी तकनीक है।

रैंडम फ़ॉरेस्ट भी एक एल्गोरिथ्म है जिसे सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के रूप में जाना जाता है, जिसे प्रतिगमन शब्द में सटीकता और स्थिरता में सुधार करने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है। प्रतिगमन समस्याओं को हल करने के लिए प्रोग्रामर इस एल्गोरिदम का व्यापक रूप से उपयोग करते हैं।

यह तकनीक विभिन्न नमूनों के लिए निर्णय वृक्ष बनाकर काम करती है। यह उन डेटासेट को भी संभालता है जिनमें निरंतर चर शामिल होते हैं।

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	ऊलजलूल का कपड़ा	बेतरतीब जंगल
साल	बैगिंग की शुरुआत लगभग 1996 दशक पहले साल 2 में हुई थी। यादृच्छिक वन की शुरुआत की गई।	एल्गोरिदम, रैंडम फ़ॉरेस्ट को वर्ष 2001 में पेश किया गया था।
आविष्कारक	बैगिंग एल्गोरिदम को लियो ब्रिमन नाम के एक व्यक्ति ने बनाया था।	बैगिंग के सफल परिणाम के बाद लियो ब्रिमन ने बूटस्ट्रैप एकत्रीकरण, रैंडम फ़ॉरेस्ट का एक उन्नत संस्करण बनाया।
प्रयोग	प्रोग्राम की स्थिरता बढ़ाने के लिए निर्णय वृक्षों द्वारा बैगिंग का उपयोग किया जाता है।	यादृच्छिक वन तकनीक का उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन से संबंधित समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है।
उद्देश्य	बैगिंग का मुख्य उद्देश्य विभिन्न सूर्यास्तों से संबंधित अप्रकाशित निर्णय वृक्षों को प्रशिक्षित करना है।	यादृच्छिक वन का मुख्य उद्देश्य अनेक यादृच्छिक वृक्ष बनाना है।
परिणाम	बैगिंग एल्गोरिदम सटीक स्थिरता के साथ मशीन लर्निंग मॉडल का परिणाम देता है।	यादृच्छिक वन द्वारा दिया गया परिणाम कार्यक्रम में ओवरफिटिंग समस्या के विरुद्ध मजबूती है।

बैगिंग क्या है?

बैगिंग एक एल्गोरिदम है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में कई प्रोग्रामर द्वारा किया जाता है। बैगिंग को दूसरा नाम बूटस्ट्रैप भी कहा जाता है एकत्रीकरण.

यह एक समूह पर आधारित है और एक मेटा-एल्गोरिदम है। बैगिंग का उपयोग कंप्यूटर प्रोग्रामों में उनकी सटीकता और स्थिरता बढ़ाने के लिए किया जाता है।

निर्णय वृक्ष विधि ने बैगिंग को भी अनुकूलित किया है।

बैगिंग को विशेष मामलों के लिए एक मॉडल औसत दृष्टिकोण के रूप में माना जा सकता है। जब किसी प्रोग्राम में ओवरफिटिंग होती है और भिन्नताओं की संख्या में वृद्धि होती है, तो इन समस्याओं को हल करने के लिए आवश्यक सहायता प्रदान करने के लिए बैगिंग का उपयोग किया जाता है।

बैगिंग में पाए गए डेटासेट की संख्या तीन है, जो बूटस्ट्रैप, मूल और आउट-टू-बैग डेटासेट हैं। जब प्रोग्राम डेटासेट से यादृच्छिक ऑब्जेक्ट चुनता है, तो यह प्रक्रिया बूटस्ट्रैप डेटाबेस के निर्माण की ओर ले जाती है।

आउट-टू-बैग डेटासेट में, प्रोग्राम बूटस्ट्रैप में छोड़ी गई शेष वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करता है।

बूटस्ट्रैप डेटासेट और आउट-टू-बैग को बहुत ध्यान से बनाया जाना चाहिए क्योंकि इनका उपयोग प्रोग्राम या बैगिंग एल्गोरिदम की सटीकता का परीक्षण करने के लिए किया जाता है।

बैगिंग एल्गोरिदम कई निर्णय वृक्ष और कई डेटासेट उत्पन्न करते हैं, और किसी वस्तु के छूट जाने की संभावना होती है। एक पेड़ बनाने के लिए बूटस्ट्रैप किए गए नमूनों के सेट की जांच करने के लिए उपयोग किया जाता है।

रैंडम फ़ॉरेस्ट क्या है?

रैंडम फ़ॉरेस्ट एक ऐसी तकनीक है जिसका व्यापक रूप से मशीन लर्निंग कार्यक्रमों में उपयोग किया जाता है। इसे सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के रूप में भी जाना जाता है।

रैंडम फ़ॉरेस्ट कई अलग-अलग नमूने लेता है और प्रतिगमन और वर्गीकरण मामलों से संबंधित समस्या को हल करने के लिए निर्णय वृक्ष बनाता है। निर्णय वृक्षों से प्राप्त बहुमत का उपयोग मतदान के लिए किया जाता है।

जब वर्गीकरण मामलों में निरंतर चर होते हैं, तो यादृच्छिक वन डेटासेट को संभालने में सहायता प्रदान करते हैं। रैंडम फ़ॉरेस्ट को एक समूह-आधारित एल्गोरिदम के रूप में जाना जाता है।

पहनावा से, एक ही स्थान पर संयुक्त कई मॉडलों को समझा जा सकता है। समूह दो तरीकों का उपयोग करते हैं, और बैगिंग उनमें से एक है।

दूसरा बूस्टिंग है. निर्णय वृक्षों का एक संग्रह एक यादृच्छिक वन बनाता है।

जब एक प्रोग्रामर निर्णय वृक्ष बनाता है, तो उसे पेड़ों के बीच विविधता बनाए रखने के लिए प्रत्येक पेड़ को अलग-अलग बनाना होता है।

एक यादृच्छिक जंगल में, सुविधाओं के लिए जगह कम हो जाती है क्योंकि प्रत्येक पेड़ उन पर विचार नहीं करता है। प्रत्येक निर्णय वृक्ष को बनाने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा या विशेषताएँ एक दूसरे से भिन्न होती हैं।

यादृच्छिक जंगलों के निर्माण में सीपीयू का पूरी तरह से उपयोग होता है। इस बात की हमेशा 30% संभावना होती है कि यादृच्छिक वन के माध्यम से संचालन करते समय संपूर्ण डेटा का उपयोग या परीक्षण नहीं किया जाएगा।

परिणाम या आउटपुट निर्णय वृक्षों द्वारा प्रदान किए गए बहुमत पर निर्भर करता है।

बैगिंग और रैंडम फ़ॉरेस्ट के बीच मुख्य अंतर

1. बैगिंग का उपयोग तब किया जाता है जब मशीन लर्निंग प्रोग्राम में कोई स्थिरता नहीं पाई जाती है। जबकि यादृच्छिक वन का उपयोग प्रतिगमन से संबंधित समस्याओं से निपटने के लिए किया जाता है।
2. बैगिंग आवश्यक परिवर्तनों की जाँच करने और उनमें सुधार करने के लिए निर्णय वृक्षों को देखता है। दूसरी ओर, यादृच्छिक वन सबसे पहले निर्णय वृक्ष बनाते हैं।
3. बैगिंग 1996 में बनाई गई थी जब मशीन लर्निंग अभी भी विकसित हो रही थी, जबकि यादृच्छिक वन एल्गोरिदम 2001 में पेश किया गया था।
4. मशीन लर्निंग को आसान बनाने के लिए लियो ब्रिमन द्वारा बैगिंग को विकसित और बेहतर बनाया गया था, और एक साल के बाद, रैंडम फ़ॉरेस्ट को लियो द्वारा विकसित एक उन्नत संस्करण के रूप में पेश किया गया था।
5. बैगिंग एक मेटा-एल्गोरिदम है जो एक संयोजन तकनीक पर आधारित है, जबकि यादृच्छिक वन बैगिंग का एक उन्नत रूप है।

संदर्भ

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

अंतिम अद्यतन: 11 जून, 2023