Đóng bao so với rừng ngẫu nhiên: Sự khác biệt và so sánh

Một quy trình cụ thể để giải các bài toán tính toán được gọi là thuật toán. Có nhiều loại thuật toán.

Trong lập trình, việc phát triển các thuật toán có một giá trị khác với bất kỳ kỹ thuật nào khác. Một chương trình cần một loạt các thuật toán tốt nhất để chạy hiệu quả.

Đóng gói và Random Forest cũng là hai loại thuật toán.

Chìa khóa chính

1. Đóng gói, hoặc tổng hợp bootstrap, là một kỹ thuật sử dụng nhiều mô hình để giảm phương sai dự đoán. Đồng thời, rừng ngẫu nhiên là một phương pháp học tập đồng bộ mở rộng khái niệm đóng gói bằng cách thêm một lựa chọn tính năng ngẫu nhiên cho mỗi cây quyết định.
2. Tính năng đóng gói tập trung vào việc giảm hiện tượng thừa bằng cách lấy trung bình các dự đoán của nhiều cây quyết định, trong khi tính năng rừng ngẫu nhiên nhằm mục đích cải thiện độ chính xác của dự đoán bằng cách đưa tính ngẫu nhiên vào cấu trúc cây.
3. Cả hai kỹ thuật đều tận dụng sức mạnh của nhiều người học, nhưng rừng ngẫu nhiên hoạt động tốt hơn việc đóng bao do có thêm lớp ngẫu nhiên trong quá trình xây dựng cây.

Đóng bao vs Rừng ngẫu nhiên

Đóng gói (Bootstrap Aggregating) là phương pháp xây dựng nhiều mô hình (cây quyết định) trên các tập hợp con ngẫu nhiên của dữ liệu huấn luyện và sau đó kết hợp các dự đoán của chúng thông qua tính trung bình hoặc bỏ phiếu. Rừng ngẫu nhiên là phần mở rộng của Đóng gói kết hợp nhiều cây quyết định để tạo thành một khu rừng.

Đóng gói là một siêu thuật toán được thiết kế để tăng cường và cải thiện độ chính xác và ổn định của các thuật toán học máy được sử dụng trong việc phân loại các thuật ngữ thống kê và hồi quy.

Một tên gọi khác của đóng gói là tổng hợp bootstrap. Đó là một kỹ thuật rất hữu ích để cải tiến một chương trình máy tính.

Rừng ngẫu nhiên hay còn gọi là thuật toán Supervised Machine Learning Algorithm cũng được thiết kế để cải thiện độ chính xác và ổn định trong thuật ngữ hồi quy. Các lập trình viên sử dụng thuật toán này rộng rãi để giải các bài toán hồi quy.

Kỹ thuật này hoạt động bằng cách xây dựng cây quyết định cho các mẫu khác nhau. Nó cũng xử lý các bộ dữ liệu bao gồm các biến liên tục.

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	Đóng gói	Rừng ngẫu nhiên
Năm	Đóng bao đã được giới thiệu vào năm 1996 gần 2 thập kỷ trước. Rừng ngẫu nhiên đã được giới thiệu.	Thuật toán, khu rừng ngẫu nhiên đã được giới thiệu vào năm 2001.
Inventor	Thuật toán đóng bao được tạo ra bởi một người tên là Leo Breiman.	Sau kết quả thành công của việc đóng gói Leo Breiman đã tạo ra một phiên bản nâng cao của tập hợp bootstrap, khu rừng ngẫu nhiên.
Sử dụng	Để tăng tính ổn định của chương trình, việc đóng bao được sử dụng bởi cây quyết định.	Kỹ thuật rừng ngẫu nhiên được sử dụng để giải quyết các vấn đề liên quan đến phân loại và hồi quy.
Mục đích	Mục đích chính của đóng bao là huấn luyện các cây quyết định chưa được cắt tỉa thuộc các hoàng hôn khác nhau.	Mục đích chính của rừng ngẫu nhiên là tạo ra nhiều cây ngẫu nhiên.
Kết quả	Thuật toán đóng bao cho kết quả của mô hình máy học với độ ổn định chính xác.	Kết quả được đưa ra bởi rừng ngẫu nhiên là tính mạnh mẽ chống lại vấn đề trang bị quá mức trong chương trình.

Đóng bao là gì?

Đóng gói là một thuật toán được nhiều lập trình viên sử dụng trong học máy. Tên khác mà việc đóng bao được biết đến là bootstrap tập hợp.

Nó dựa trên một tập hợp và là một siêu thuật toán. Đóng gói được sử dụng trong các chương trình máy tính để tăng độ chính xác và ổn định của chúng.

Phương pháp cây quyết định cũng đã điều chỉnh việc đóng bao.

Đóng gói có thể được coi là một cách tiếp cận trung bình mô hình cho các trường hợp đặc biệt. Khi có sự trang bị quá mức trong một chương trình và sự gia tăng số lượng phương sai, tính năng đóng gói được sử dụng để cung cấp trợ giúp cần thiết để giải quyết những vấn đề này.

Số lượng bộ dữ liệu được tìm thấy trong đóng gói là ba bộ, đó là bộ dữ liệu bootstrap, gốc và ngoài túi. Khi chương trình chọn các đối tượng ngẫu nhiên từ tập dữ liệu, quá trình này dẫn đến việc tạo cơ sở dữ liệu bootstrap.

Trong bộ dữ liệu xuất kho, chương trình đại diện cho các đối tượng còn lại trong Bootstrap.

Tập dữ liệu bootstrap và out-to-bag nên được tạo ra hết sức chú ý vì chúng được sử dụng để kiểm tra tính chính xác của các chương trình hoặc thuật toán đóng gói.

Các thuật toán đóng gói tạo ra nhiều cây quyết định và nhiều bộ dữ liệu, và rất có thể một đối tượng sẽ bị bỏ sót. Để tạo một cây được sử dụng để kiểm tra tập hợp các mẫu đã được khởi động.

Rừng Ngẫu nhiên là gì?

Rừng ngẫu nhiên là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong các chương trình học máy. Nó còn được gọi là Thuật toán học máy được giám sát.

Rừng ngẫu nhiên lấy nhiều mẫu khác nhau và xây dựng cây quyết định để giải quyết vấn đề liên quan đến trường hợp hồi quy và phân loại. Đa số rút ra từ cây quyết định được sử dụng để bỏ phiếu.

Khi có các biến liên tục trong các trường hợp phân loại, rừng ngẫu nhiên cung cấp trợ giúp để xử lý tập dữ liệu. Rừng ngẫu nhiên được biết đến là một thuật toán dựa trên tập hợp.

Bằng cách tập hợp, người ta có thể hiểu nhiều mô hình được kết hợp tại cùng một nơi. Các nhóm sử dụng hai phương pháp và đóng bao là một trong số đó.

Cái thứ hai là tăng cường. Một tập hợp các cây quyết định tạo thành một rừng ngẫu nhiên.

Khi một lập trình viên tạo cây quyết định, anh ta phải tạo mỗi cây khác nhau để giữ sự đa dạng giữa các cây.

Trong một khu rừng ngẫu nhiên, không gian dành cho các đối tượng bị giảm do mỗi cây không xem xét chúng. Dữ liệu hoặc thuộc tính được sử dụng để hình thành mọi cây quyết định là khác nhau.

Việc tạo ra các khu rừng ngẫu nhiên sử dụng CPU một cách triệt để. Luôn có 30% khả năng toàn bộ dữ liệu sẽ không được sử dụng hoặc kiểm tra khi vận hành thông qua một khu rừng ngẫu nhiên.

Kết quả hoặc đầu ra phụ thuộc vào phần lớn được cung cấp bởi cây quyết định.

Sự khác biệt chính giữa Đóng bao và Rừng ngẫu nhiên

1. Đóng gói được sử dụng khi không tìm thấy sự ổn định trong chương trình máy học. Trong khi rừng ngẫu nhiên được sử dụng để giải quyết các vấn đề liên quan đến hồi quy.
2. Bagging nhìn xuyên qua cây quyết định để kiểm tra những thay đổi cần thiết và cải thiện chúng. Mặt khác, rừng ngẫu nhiên tạo cây quyết định ngay từ đầu.
3. Đóng gói được tạo ra vào năm 1996 khi máy học vẫn đang phát triển, trong khi thuật toán rừng ngẫu nhiên được giới thiệu vào năm 2001.
4. Bagging được Leo Breiman phát triển và cải tiến để giúp máy học dễ dàng hơn, và sau một năm, khu rừng ngẫu nhiên được giới thiệu dưới dạng phiên bản nâng cấp cũng do Leo phát triển.
5. Đóng bao là một siêu thuật toán dựa trên kỹ thuật tập hợp, trong khi khu rừng ngẫu nhiên là một hình thức đóng bao nâng cao.

dự án

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

Cập nhật lần cuối: ngày 11 tháng 2023 năm XNUMX