Bagging vs Random Forest: Diferença e Comparação

Um procedimento específico para resolver problemas computacionais é conhecido como algoritmo. Existem vários tipos de algoritmos.

Na programação, o desenvolvimento de algoritmos tem um valor diferente de qualquer outra técnica. Um programa precisa de um monte de melhores algoritmos para funcionar de forma eficaz.

Bagging e Random Forest também são dois tipos de algoritmos.

Principais lições

1. Bagging, ou agregação bootstrap, é uma técnica que usa vários modelos para reduzir a variação de previsão. Ao mesmo tempo, a floresta aleatória é um método de aprendizado conjunto que estende o conceito de ensacamento adicionando uma seleção de recursos aleatórios para cada árvore de decisão.
2. O ensacamento se concentra na redução do overfitting calculando a média das previsões de várias árvores de decisão, enquanto a floresta aleatória visa melhorar a precisão preditiva introduzindo aleatoriedade na construção da árvore.
3. Ambas as técnicas aproveitam o poder de vários alunos, mas a floresta aleatória supera o ensacamento devido à sua camada adicional de aleatoriedade durante a construção da árvore.

Ensacamento vs Floresta Aleatória

Bagging (Bootstrap Aggregating) é um método de construção de vários modelos (árvores de decisão) em subconjuntos aleatórios de dados de treinamento e, em seguida, combinação de suas previsões por meio de média ou votação. Random Forest é uma extensão do Bagging que combina múltiplas árvores de decisão para formar uma floresta.

Bagging é um meta-algoritmo projetado para aumentar e melhorar a precisão e a estabilidade dos algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​na classificação dos termos estatísticos e regressão.

Outro nome para bagging é agregação bootstrap. É uma técnica muito útil para melhorar um programa de computador.

A floresta aleatória também é um algoritmo conhecido como Algoritmo de Aprendizado de Máquina Supervisionado, que também foi projetado para melhorar a precisão e a estabilidade na regressão do termo. Os programadores usam amplamente esse algoritmo para resolver problemas de regressão.

Essa técnica funciona construindo árvores de decisão para diferentes amostras. Ele também lida com conjuntos de dados que incluem variáveis ​​contínuas.

Tabela de comparação

Parâmetros de Comparação	Bagging	Floresta Aleatória
Ano	O ensacamento foi introduzido no ano de 1996, há quase 2 décadas. A floresta aleatória foi introduzida.	O algoritmo Random Forest foi introduzido no ano de 2001.
Inventor	O algoritmo bagging foi criado por um homem chamado Leo Breiman.	Após o resultado bem-sucedido do ensacamento, Leo Breiman criou uma versão aprimorada da agregação bootstrap, random forest.
Uso	Para aumentar a estabilidade do programa, bagging é usado por árvores de decisão.	A técnica random forest é utilizada para resolver os problemas relacionados à classificação e regressão.
Propósito	O objetivo principal do bagging é treinar árvores de decisão não podadas pertencentes aos diferentes sunsets.	O principal objetivo da floresta aleatória é criar várias árvores aleatórias.
Resultado	O algoritmo de ensacamento fornece o resultado de um modelo de aprendizado de máquina com estabilidade precisa.	O resultado dado pelo random forest é a robustez contra o problema de overfitting no programa.

O que é Bagagem?

Bagging é um algoritmo usado por muitos programadores em aprendizado de máquina. O outro nome pelo qual o ensacamento é conhecido é bootstrap agregação.

É baseado em um ensemble e é um meta-algoritmo. O ensacamento é usado em programas de computador para aumentar sua precisão e estabilidade.

O método da árvore de decisão também adaptou o bagging.

O ensacamento pode ser considerado como uma abordagem de média do modelo para casos especiais. Quando há overfitting em um programa e aumento no número de variâncias, o bagging é usado para fornecer a ajuda necessária para resolver esses problemas.

O número de conjuntos de dados encontrados no bagging é três, que são conjuntos de dados bootstrap, originais e out-to-bag. Quando o programa seleciona objetos aleatórios do conjunto de dados, esse processo leva à criação de um banco de dados bootstrap.

No conjunto de dados out-to-bag, o programa representa os objetos restantes deixados no Bootstrap.

O conjunto de dados bootstrap e out-to-bag devem ser criados com muita atenção, pois são usados ​​para testar a precisão de programas ou algoritmos de bagging.

Os algoritmos de bagging geram várias árvores de decisão e vários conjuntos de dados, e é provável que um objeto seja deixado de fora. Para fazer uma árvore é usado para examinar o conjunto de amostras que foram inicializadas.

O que é Floresta Aleatória?

Random Forest é uma técnica amplamente utilizada em programas de aprendizado de máquina. Também é conhecido como Algoritmo de Aprendizado de Máquina Supervisionado.

A floresta aleatória pega várias amostras diferentes e constrói árvores de decisão para resolver o problema relacionado a casos de regressão e classificação. A maioria extraída das árvores de decisão é usada para votar.

Quando há variáveis ​​contínuas em casos de classificação, florestas aleatórias fornecem ajuda para lidar com o conjunto de dados. Floresta aleatória é conhecida por ser um algoritmo baseado em conjunto.

Por ensemble, pode-se entender vários modelos combinados no mesmo lugar. Os conjuntos usam dois métodos, e o ensacamento é um deles.

O segundo é impulsionador. Uma coleção de árvores de decisão forma uma floresta aleatória.

Quando um programador cria árvores de decisão, ele deve criar cada árvore de maneira diferente para manter a diversidade entre as árvores.

Em uma floresta aleatória, o espaço para recursos é reduzido, pois cada árvore não os considera. Os dados ou atributos usados ​​para formar cada árvore de decisão são diferentes uns dos outros.

A criação de florestas aleatórias usa uma CPU completamente. Há sempre uma possibilidade de 30% de que todos os dados não sejam usados ​​ou testados durante a operação em uma floresta aleatória.

Os resultados ou saída dependem da maioria fornecida pelas árvores de decisão.

Principais diferenças entre Bagging e Random Forest

1. Bagging é usado quando não há estabilidade encontrada em um programa de aprendizado de máquina. Enquanto a floresta aleatória é usada para resolver problemas relacionados à regressão.
2. Bagging vê através das árvores de decisão para verificar as mudanças necessárias e melhorá-las. Por outro lado, florestas aleatórias criam árvores de decisão em primeiro lugar.
3. O Bagging foi criado em 1996, quando o aprendizado de máquina ainda estava em desenvolvimento, enquanto o algoritmo Random Forest foi introduzido em 2001.
4. O Bagging foi desenvolvido e aprimorado por Leo Breiman para facilitar o aprendizado de máquina e, após um ano, a floresta aleatória foi introduzida como uma versão atualizada também desenvolvida por Leo.
5. O ensacamento é um meta-algoritmo baseado em uma técnica de conjunto, enquanto a floresta aleatória é uma forma aprimorada de ensacamento.

Referências

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

Última atualização: 11 de junho de 2023