Pakiranje u vreće u odnosu na slučajnu šumu: razlika i usporedba

Određeni postupak za rješavanje računalnih problema poznat je kao algoritam. Postoje razne vrste algoritama.

U programiranju, razvoj algoritama ima drugačiju vrijednost od bilo koje druge tehnike. Program treba hrpu najboljih algoritama da bi učinkovito radio.

Pakiranje i Random Forest također su dvije vrste algoritama.

Ključni za poneti

1. Bagging ili bootstrap aggregating tehnika je koja koristi više modela za smanjenje varijance predviđanja. U isto vrijeme, slučajna šuma je skupna metoda učenja koja proširuje koncept pakiranja dodavanjem slučajnog odabira značajki za svako stablo odlučivanja.
2. Bagging se fokusira na smanjenje prekomjernog opremanja usrednjavanjem višestrukih predviđanja stabala odlučivanja, dok slučajna šuma ima za cilj poboljšati točnost predviđanja uvođenjem nasumičnosti u konstrukciju stabla.
3. Obje tehnike iskorištavaju snagu višestrukih učenika, ali nasumična šuma nadmašuje vrećanje zbog dodatnog sloja nasumičnosti tijekom konstrukcije stabla.

Bagging vs Random Forest

Bagging (Bootstrap Aggregating) je metoda izgradnje više modela (stabla odlučivanja) na nasumičnim podskupovima podataka o obuci i zatim kombiniranje njihovih predviđanja kroz usrednjavanje ili glasanje. Random Forest je proširenje Bagginga koje kombinira više stabala odlučivanja u šumu.

Bagging je metaalgoritam dizajniran za povećanje i poboljšanje točnosti i stabilnosti algoritama strojnog učenja koji se koriste u klasifikaciji pojmova statistički i regresija.

Drugi naziv za bagging je bootstrap aggregating. To je vrlo korisna tehnika za poboljšanje računalnog programa.

Nasumična šuma također je algoritam poznat kao nadzirani algoritam strojnog učenja koji je također dizajniran za poboljšanje točnosti i stabilnosti u smislu regresije. Programeri naširoko koriste ovaj algoritam za rješavanje problema regresije.

Ova tehnika radi izgradnjom stabala odlučivanja za različite uzorke. Također obrađuje skupove podataka koji uključuju kontinuirane varijable.

Tabela za usporedbu

Parametri usporedbe	Pakiranje	Slučajna šuma
Godina	Pakiranje u vrećice uvedeno je 1996. prije gotovo 2 desetljeća. Uvedena je nasumična šuma.	Algoritam slučajne šume uveden je 2001.
izumitelj	Algoritam pakiranja u vrećice stvorio je čovjek po imenu Leo Breiman.	Nakon uspješnog ishoda bagginga, Leo Breiman stvorio je poboljšanu verziju bootstrap agregacije, nasumične šume.
Upotreba	Kako bi se povećala stabilnost programa, stabla odlučivanja koriste vreće.	Tehnika slučajne šume koristi se za rješavanje problema vezanih uz klasifikaciju i regresiju.
Svrha	Glavna svrha pakiranja je treniranje neobrezanih stabala odlučivanja koja pripadaju različitim zalascima sunca.	Glavna svrha nasumične šume je stvaranje više nasumičnih stabala.
Proizlaziti	Algoritam pakiranja daje rezultat modela strojnog učenja s točnom stabilnošću.	Rezultat koji daje slučajna šuma je otpornost na problem prekomjernog opremanja u programu.

Što je Bagging?

Bagging je algoritam koji koriste mnogi programeri u strojnom učenju. Drugi naziv pod kojim je bagging poznat je bootstrap sakupljanje.

Temelji se na ansamblu i meta-algoritam. Pakovanje u vrećice koristi se u računalnim programima za povećanje njihove točnosti i stabilnosti.

Metoda stabla odlučivanja također ima prilagođeno pakiranje.

Bagging se može smatrati pristupom modeliranja prosjeka za posebne slučajeve. Kada postoji prekomjerno opremanje programa i povećanje broja odstupanja, pakiranje se koristi za pružanje potrebne pomoći za rješavanje ovih problema.

Broj skupova podataka pronađenih u pakiranju je tri, a to su skupovi podataka za pokretanje, izvorni i skupovi podataka iz vrećice. Kada program odabere nasumične objekte iz skupa podataka, ovaj proces vodi do izrade bootstrap baze podataka.

U out-to-bag skupu podataka, program predstavlja preostale objekte preostale u Bootstrapu.

Bootstrap skup podataka i out-to-bag trebali bi biti kreirani s velikom pažnjom jer se koriste za testiranje točnosti programa ili algoritama pakiranja.

Algoritmi za ubacivanje u vrećice generiraju višestruka stabla odlučivanja i više skupova podataka, a velike su šanse da će neki objekt biti izostavljen. Napraviti stablo koristi se za ispitivanje skupa uzoraka koji su pokrenuti.

Što je slučajna šuma?

Nasumična šuma je tehnika koja se široko koristi u programima strojnog učenja. Također je poznat kao nadzirani algoritam strojnog učenja.

Slučajna šuma uzima više različitih uzoraka i gradi stabla odlučivanja za rješavanje problema povezanih s regresijom i klasifikacijskim slučajevima. Većina izvučena iz stabala odlučivanja koristi se za glasovanje.

Kada postoje kontinuirane varijable u slučajevima klasifikacije, nasumične šume pružaju pomoć pri rukovanju skupom podataka. Poznato je da je slučajna šuma algoritam temeljen na ansamblu.

Pod ansamblom se može razumjeti više modela kombiniranih na istom mjestu. Ansambli koriste dvije metode, a bagging je jedna od njih.

Drugi je pojačanje. Zbirka stabala odlučivanja tvori slučajnu šumu.

Kada programer radi stabla odlučivanja, mora napraviti svako stablo drugačije kako bi zadržao različitost među stablima.

U slučajnoj šumi, prostor za značajke je smanjen jer ih svako stablo ne uzima u obzir. Podaci ili atributi koji se koriste za formiranje svakog stabla odlučivanja razlikuju se jedni od drugih.

Izrada nasumičnih šuma temeljito koristi CPU. Uvijek postoji 30% mogućnosti da se cijeli podaci neće koristiti ili testirati tijekom rada kroz slučajnu šumu.

Rezultati ili učinak ovise o većini koju pružaju stabla odlučivanja.

Glavne razlike između bagiranja i slučajne šume

1. Bagiranje se koristi kada nema stabilnosti u programu strojnog učenja. Dok se nasumična šuma koristi za rješavanje problema u vezi s regresijom.
2. Bagging vidi kroz stabla odlučivanja kako bi provjerio potrebne promjene i poboljšao ih. S druge strane, nasumične šume stvaraju stabla odlučivanja.
3. Bagging je stvoren 1996. godine kada je strojno učenje još bilo u razvoju, dok je algoritam slučajnih šuma uveden 2001. godine.
4. Bagging je razvio i poboljšao Leo Breiman kako bi strojno učenje bilo lakše, a nakon godinu dana predstavljena je nasumična šuma kao nadograđena verzija koju je također razvio Leo.
5. Bagging je meta-algoritam koji se temelji na ansambl tehnici, dok je slučajna šuma poboljšani oblik bagginga.

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

Zadnje ažuriranje: 11. lipnja 2023