Бэгинг против случайного леса: разница и сравнение

Конкретная процедура решения вычислительных задач известна как алгоритм. Существуют различные типы алгоритмов.

В программировании разработка алгоритмов имеет иное значение, чем любой другой метод. Для эффективной работы программе требуется набор лучших алгоритмов.

мешковина и Random Forest также являются двумя типами алгоритмов.

Основные выводы

  1. Бэггинг или агрегация начальной загрузки — это метод, в котором используется несколько моделей для уменьшения дисперсии прогнозов. В то же время случайный лес — это метод ансамблевого обучения, который расширяет концепцию мешков, добавляя случайный выбор признаков для каждого дерева решений.
  2. Бэггинг направлен на уменьшение переобучения за счет усреднения прогнозов нескольких деревьев решений, в то время как случайный лес направлен на повышение точности прогнозов за счет введения случайности в построение дерева.
  3. Оба метода используют возможности нескольких обучающихся, но случайный лес превосходит пакетирование из-за дополнительного уровня случайности во время построения дерева.

Бэггинг против случайного леса

Бэггинг (Bootstrap Aggregating) — это метод построения нескольких моделей (деревьев решений) на случайных подмножествах обучающих данных и последующего объединения их прогнозов посредством усреднения или голосования. Случайный лес — это расширение Бэггинга, которое объединяет несколько деревьев решений для формирования леса.

Бэггинг против случайного леса

Бэггинг — это метаалгоритм, предназначенный для увеличения и улучшения точности и стабильности алгоритмов машинного обучения, используемых при классификации терминов статистических и регресс.

Другое название бэггинга — агрегация начальной загрузки. Это очень полезный метод для улучшения компьютерной программы.

Случайный лес также представляет собой алгоритм, известный как алгоритм машинного обучения с учителем, который также предназначен для повышения точности и стабильности термина регрессия. Программисты широко используют этот алгоритм для решения задач регрессии.

Этот метод работает путем построения деревьев решений для разных выборок. Он также обрабатывает наборы данных, которые включают непрерывные переменные.

Сравнительная таблица

Параметры сравнениямешковинаСлучайный Лес
ГодБэггинг был представлен в 1996 году почти 2 десятилетия назад. Был введен случайный лес. Алгоритм случайного леса был представлен в 2001 году.
Inventor Алгоритм мешков был создан человеком по имени Лео Брейман.После успешного завершения бэггинга Лео Брейман создал расширенную версию бутстраповской агрегации — случайный лес.
ПрименениеДля повышения стабильности программы используется бэггинг деревьев решений.Техника случайного леса используется для решения задач, связанных с классификацией и регрессией.
ЦельОсновной целью бэггинга является обучение необрезанных деревьев решений, принадлежащих разным закатам. Основная цель случайного леса — создать несколько случайных деревьев.
РезультатАлгоритм мешков дает результат модели машинного обучения с точной стабильностью.Результатом случайного леса является устойчивость программы к проблеме переобучения.

Что такое Бэггинг?

Бэггинг — это алгоритм, который используется многими программистами в машинном обучении. Другое название бэггинга — бутстрап. агрегирование.

Читайте также:  Google Cloud против Firebase: разница и сравнение

Он основан на ансамбле и является мета-алгоритмом. Бэггинг используется в компьютерных программах для повышения их точности и стабильности.

Метод дерева решений также адаптировал бэггинг.

Бэггинг можно рассматривать как метод усреднения модели для особых случаев. Когда в программе происходит переобучение и увеличивается количество отклонений, пакетирование используется для оказания необходимой помощи в решении этих проблем.

Количество наборов данных, найденных при пакетировании, равно трем: это наборы данных начальной загрузки, исходные и готовые наборы данных. Когда программа выбирает случайные объекты из набора данных, этот процесс приводит к созданию базы данных начальной загрузки.

В наборе данных out-to-bag программа представляет оставшиеся объекты, оставшиеся в Bootstrap.

Загрузочный набор данных и набор данных «из коробки» следует создавать с большим вниманием, поскольку они используются для проверки точности программ или алгоритмов упаковки.

Алгоритмы бэггинга генерируют несколько деревьев решений и несколько наборов данных, и велика вероятность того, что какой-то объект будет упущен. Для создания дерева используется набор образцов, которые были загружены.

Что такое случайный лес?

Случайный лес — это метод, широко используемый в программах машинного обучения. Он также известен как контролируемый алгоритм машинного обучения.

Случайный лес берет несколько разных выборок и строит деревья решений для решения проблемы, связанной со случаями регрессии и классификации. Большинство, выбранное из деревьев решений, используется для голосования.

Когда в случаях классификации есть непрерывные переменные, случайные леса помогают обрабатывать набор данных. Известно, что случайный лес представляет собой алгоритм, основанный на ансамбле.

Под ансамблем можно понимать несколько моделей, объединенных в одном месте. Ансамбли используют два метода, и бэггинг — один из них.

Читайте также:  Kapwing против iMovie: разница и сравнение

Второй повышает. Набор деревьев решений образует случайный лес.

Когда программист создает деревья решений, он должен делать каждое дерево по-своему, чтобы сохранить разнообразие между деревьями.

В случайном лесу пространство для признаков уменьшается, так как каждое дерево их не учитывает. Данные или атрибуты, используемые для формирования каждого дерева решений, отличаются друг от друга.

Создание случайных лесов полностью использует ЦП. Всегда существует 30-процентная вероятность того, что все данные не будут использоваться или тестироваться при работе в случайном лесу.

Результаты или выходные данные зависят от большинства, предоставляемого деревьями решений.

Основные различия между пакетированием и случайным лесом

  1. Бэггинг используется, когда в программе машинного обучения отсутствует стабильность. В то время как случайный лес используется для решения проблем, связанных с регрессией.
  2. Бэггинг просматривает деревья решений, чтобы проверить необходимые изменения и улучшить их. С другой стороны, случайные леса в первую очередь создают деревья решений.
  3. Бэггинг был создан в 1996 году, когда машинное обучение еще только развивалось, тогда как алгоритм случайного леса был представлен в 2001 году.
  4. Бэггинг был разработан и улучшен Лео Брейманом, чтобы упростить машинное обучение, а через год случайный лес был представлен как обновленная версия, также разработанная Лео.
  5. Бэггинг — это мета-алгоритм, основанный на методе ансамбля, а случайный лес — это усовершенствованная форма бэггинга.
Рекомендации
  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

Последнее обновление: 11 июня 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

10 мыслей о «Бэггинг против случайного леса: разница и сравнение»

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!