Insaccamento vs foresta casuale: differenza e confronto

Una particolare procedura per risolvere problemi computazionali è nota come algoritmo. Esistono vari tipi di algoritmi.

Nella programmazione, lo sviluppo di algoritmi ha un valore diverso rispetto a qualsiasi altra tecnica. Un programma ha bisogno di una serie di migliori algoritmi per funzionare in modo efficace.

insacco e Random Forest sono anche due tipi di algoritmi.

Punti chiave

1. Il bagging, o aggregazione bootstrap, è una tecnica che utilizza più modelli per ridurre la varianza della previsione. Allo stesso tempo, la foresta casuale è un metodo di apprendimento d'insieme che estende il concetto di bagging aggiungendo una selezione di caratteristiche casuali per ogni albero decisionale.
2. Il bagging si concentra sulla riduzione dell'overfitting calcolando la media delle previsioni di più alberi decisionali, mentre la foresta casuale mira a migliorare l'accuratezza predittiva introducendo la casualità nella costruzione dell'albero.
3. Entrambe le tecniche sfruttano la potenza di più studenti, ma la foresta casuale supera il bagging grazie al suo ulteriore livello di casualità durante la costruzione dell'albero.

Insaccamento vs foresta casuale

Il bagging (Bootstrap Aggregating) è un metodo per costruire più modelli (alberi decisionali) su sottoinsiemi casuali dei dati di addestramento e quindi combinare le loro previsioni attraverso la media o il voto. Random Forest è un'estensione di Bagging che combina più alberi decisionali per formare una foresta.

Bagging è un meta-algoritmo progettato per aumentare e migliorare l'accuratezza e la stabilità degli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati nella classificazione dei termini statistico e regressione.

Un altro nome per il bagging è l'aggregazione bootstrap. È una tecnica molto utile per migliorare un programma per computer.

La foresta casuale è anche un algoritmo noto come Algoritmo di apprendimento automatico supervisionato, progettato anche per migliorare l'accuratezza e la stabilità nel termine regressione. I programmatori utilizzano ampiamente questo algoritmo per risolvere problemi di regressione.

Questa tecnica funziona costruendo alberi decisionali per diversi campioni. Gestisce anche set di dati che includono variabili continue.

Tavola di comparazione

Parametri di confronto	insacco	Foresta casuale
Anno	L'insacco è stato introdotto nell'anno 1996 quasi 2 decenni fa. È stata introdotta la foresta casuale.	L'algoritmo random forest è stato introdotto nel 2001.
Inventor	L'algoritmo di insaccamento è stato creato da un uomo di nome Leo Breiman.	Dopo il successo del bagging, Leo Breiman ha creato una versione migliorata dell'aggregazione bootstrap, foresta casuale.
Impiego	Per aumentare la stabilità del programma, il bagging viene utilizzato dagli alberi decisionali.	La tecnica random forest viene utilizzata per risolvere i problemi legati alla classificazione e alla regressione.
Scopo	Lo scopo principale del bagging è addestrare alberi decisionali non potati appartenenti ai diversi tramonti.	Lo scopo principale della foresta casuale è creare più alberi casuali.
Risultato	L'algoritmo di bagging fornisce il risultato di un modello di apprendimento automatico con stabilità accurata.	Il risultato fornito dalla foresta casuale è la robustezza rispetto al problema di overfitting nel programma.

Cos'è l'insaccamento?

Il bagging è un algoritmo utilizzato da molti programmatori nell'apprendimento automatico. L'altro nome con cui è noto il bagging è bootstrap aggregazione.

Si basa su un insieme ed è un meta-algoritmo. Il bagging viene utilizzato nei programmi per computer per aumentarne la precisione e la stabilità.

Anche il metodo dell'albero decisionale ha adattato il bagging.

Il bagging può essere considerato come un approccio di media del modello per casi speciali. Quando c'è un overfitting in un programma e un aumento del numero di varianze, il bagging viene utilizzato per fornire l'aiuto necessario per risolvere questi problemi.

Il numero di set di dati trovati nel bagging è tre, ovvero set di dati bootstrap, originali e out-to-bag. Quando il programma seleziona oggetti casuali dal set di dati, questo processo porta alla creazione di un database bootstrap.

Nel set di dati out-to-bag, il programma rappresenta gli oggetti rimanenti rimasti in Bootstrap.

Il set di dati bootstrap e out-to-bag devono essere creati con grande attenzione poiché vengono utilizzati per testare l'accuratezza dei programmi o degli algoritmi di bagging.

Gli algoritmi di bagging generano più alberi decisionali e più set di dati, ed è probabile che un oggetto venga tralasciato. Per creare un albero viene utilizzato per esaminare l'insieme di campioni che sono stati avviati.

Cos'è la foresta casuale?

La foresta casuale è una tecnica ampiamente utilizzata nei programmi di apprendimento automatico. È anche noto come algoritmo di apprendimento automatico supervisionato.

La foresta casuale prende più campioni diversi e costruisce alberi decisionali per risolvere il problema relativo ai casi di regressione e classificazione. La maggioranza estratta dagli alberi decisionali viene utilizzata per votare.

Quando sono presenti variabili continue nei casi di classificazione, le foreste casuali forniscono aiuto per gestire il set di dati. La foresta casuale è nota per essere un algoritmo basato su ensemble.

Per ensemble, si possono comprendere più modelli combinati nello stesso posto. Gli ensemble usano due metodi e il bagging è uno di questi.

Il secondo sta aumentando. Una raccolta di alberi decisionali forma una foresta casuale.

Quando un programmatore crea alberi decisionali, deve creare ogni albero in modo diverso per mantenere la diversità tra gli alberi.

In una foresta casuale, lo spazio per le caratteristiche è ridotto poiché ogni albero non le considera. I dati o gli attributi utilizzati per formare ogni albero decisionale sono diversi l'uno dall'altro.

La creazione di foreste casuali utilizza completamente una CPU. C'è sempre una possibilità del 30% che tutti i dati non vengano utilizzati o testati mentre si opera attraverso una foresta casuale.

I risultati o l'output dipendono dalla maggioranza fornita dagli alberi decisionali.

Principali differenze tra insaccamento e foresta casuale

1. Il bagging viene utilizzato quando non si trova stabilità in un programma di apprendimento automatico. Mentre la random forest viene utilizzata per affrontare problemi di regressione.
2. Bagging vede attraverso gli alberi decisionali per verificare le modifiche necessarie e migliorarle. D'altra parte, le foreste casuali creano in primo luogo alberi decisionali.
3. Il bagging è stato creato nel 1996 quando l'apprendimento automatico era ancora in fase di sviluppo, mentre l'algoritmo random forest è stato introdotto nel 2001.
4. Il bagging è stato sviluppato e migliorato da Leo Breiman per semplificare l'apprendimento automatico e, dopo un anno, la foresta casuale è stata introdotta come versione aggiornata anch'essa sviluppata da Leo.
5. Il bagging è un meta-algoritmo basato su una tecnica d'insieme, mentre la random forest è una forma potenziata di bagging.

Riferimenti

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

Ultimo aggiornamento: 11 giugno 2023