Dalam Bagging, setiap pohon individu tidak tergantung satu sama lain karena mereka mempertimbangkan subset fitur dan sampel yang berbeda.
Apa yang dimaksud dengan bagging di pohon keputusan?
Bagging (Agregasi Bootstrap) digunakan ketika tujuan kami adalah untuk mengurangi varians dari pohon keputusan. Di sini idenya adalah membuat beberapa subset data dari sampel pelatihan yang dipilih secara acak dengan penggantian. … Rata-rata dari semua prediksi dari pohon yang berbeda digunakan yang lebih kuat daripada pohon keputusan tunggal.
Mengapa bagging menghasilkan pohon yang berkorelasi?
Semua pohon yang dikantongi kami cenderung membuat potongan yang sama karena mereka semua memiliki fitur yang sama. Ini membuat semua pohon ini terlihat sangat mirip sehingga meningkatkan korelasi. Untuk menyelesaikan korelasi pohon, kami mengizinkan hutan acak untuk memilih secara acak hanya m prediktor dalam melakukan pemisahan.
Apa yang dimaksud dengan mengantongi hutan acak?
Bagging adalah algoritme ensemble yang cocok dengan beberapa model pada subset berbeda dari set data pelatihan, kemudian menggabungkan prediksi dari semua model. Hutan acak adalah perpanjangan bagging yang juga secara acak memilih subset fitur yang digunakan di setiap sampel data.
Bagaimana cara kerja bagging di hutan acak?
Algoritme hutan acak sebenarnya adalah algoritma bagging: juga di sini, kami mengambil sampel bootstrap acak dari set pelatihan Anda. Namun, selain sampel bootstrap, kami jugamenggambar subset fitur acak untuk melatih masing-masing pohon; dalam mengantongi, kami menyediakan setiap pohon dengan set lengkap fitur.
