A véletlenszerű erdők értelmezhetők?
Pontszám: 4,6/5 ( 74 szavazat )Meglepőnek tűnhet, ha megtudjuk, hogy a Random Forests képes szembeszállni ezzel az értelmezhetőség-pontosság kompromisszumával, vagy legalábbis a határáig feszegetni. Végül is a Random Forest döntéshozatali folyamatában van egy eredendően véletlenszerű elem, és ennyi fánál minden benne rejlő jelentés elveszhet az erdőben.
A véletlenszerű erdő nem parametrikus?
Mind a véletlenszerű erdők, mind az SVM -ek nem paraméteres modellek (azaz a bonyolultság nő, ahogy a betanítási minták száma növekszik). ... Egy véletlenszerű erdő összetettsége az erdőben lévő fák számával és a rendelkezésünkre álló képzési minták számával nő.
A véletlenszerű erdők együttesek?
A véletlenszerű erdő döntési fa algoritmusok együttese . Ez a döntési fák bootstrap aggregációjának (csomagolásának) kiterjesztése, és osztályozási és regressziós problémákra használható.
A véletlenszerű erdők következetesek?
Lehetséges azonban, hogy a Breiman-féle véletlenszerű erdőosztályozó konzisztens, ha X eloszlásának sűrűsége van . A Breiman-szabályt nehéz elemezni, mivel a véletlen fa minden egyes vágását a teljes Dn adathalmaz bonyolult függvénye határozza meg (vagyis mind a jellemzővektorok, mind a címkék).
A véletlenszerű erdő elfogult?
A Random Forest egy speciális zsákoló fák, amelyek regresszióban és osztályozásban használhatók. Nagy előrejelzési pontossága miatt népszerű módszer. Azt tapasztaljuk azonban, hogy a Random Forest időnként jelentős torzítást mutathat a regresszióban .
StatQuest: Random Forests 1. rész – Építés, felhasználás és értékelés
A véletlenszerű erdők nem megfelelőek?
Ha a paraméter értéke túlságosan megnövekszik, akkor az edzési pontszám és a teszt pontszáma is összességében lecsökken. Ez annak a ténynek köszönhető, hogy egy csomópont felosztásának minimális követelménye olyan magas, hogy nem figyelhető meg jelentős felosztás. Ennek eredményeként a véletlenszerű erdő kezd alulmúlni .
Miért van a véletlenszerű erdőm túlillesztése?
A Random Forest döntési fák együttese. ... Az egyetlen fával rendelkező Random Forest is túl lesz illesztve az adatokhoz, mert ugyanaz, mint egy döntési fa . Ha fákat adunk a Random Foresthez, akkor a túlillesztési hajlam csökkennie kell (hála a zsákolásnak és a véletlenszerű elemválasztásnak).
Hogyan készíts véletlenszerű erdőt?
A véletlenszerű erdő algoritmusának lépései: 1. lépés: Véletlenszerű erdőben n számú véletlenszerű rekordot veszünk ki a k számú rekordot tartalmazó adatkészletből. 2. lépés: Minden egyes mintához egyedi döntési fákat hozunk létre . 3. lépés: Minden döntési fa kimenetet generál.
Az adaboost véletlenszerű erdő?
A Random Forest párhuzamos, míg az Adaboost szekvenciális összeállítást használ . A Random Forest párhuzamosan futtatja a fákat, így lehetővé válik a feladatok párhuzamosítása egy többprocesszoros gépen. Az Adaboost ehelyett szekvenciális megközelítést alkalmaz.
A véletlenszerű erdő túlfér?
A Random Forests nem illeszkedik túlságosan . A Random Forests tesztelési teljesítménye nem csökken (a túlillesztés miatt) a fák számának növekedésével. Emiatt bizonyos számú fa után a teljesítmény egy bizonyos értéken marad.
Az XGBoost egy véletlenszerű erdő?
Az XGBoost rendszerint gradiens-növelt döntési fák és más színátmenettel növelt modellek betanítására szolgál. ... Használhatja az XGBoostot egy önálló véletlenszerű erdő betanításához, vagy használhatja a véletlenszerű erdőt alapmodellként a gradiens növeléséhez.
Az SVM jobb, mint a véletlenszerű erdő?
a véletlenszerű erdők nagyobb valószínűséggel érnek el jobb teljesítményt, mint az SVM-ek . Emellett az algoritmusok megvalósításának módja (és elméleti okokból) a véletlenszerű erdők általában sokkal gyorsabbak, mint a (nem lineáris) SVM-ek.
Mi az a nem paraméteres modell?
A nem paraméteres modellek olyan statisztikai modellek, amelyek gyakran nem felelnek meg a normál eloszlásnak , mivel folytonos adatokra támaszkodnak, nem pedig diszkrét értékekre. A nem-paraméteres statisztikák gyakran sorszámokkal, vagy olyan adatokkal foglalkoznak, amelyek értéke nem olyan rögzített, mint egy diszkrét szám.
Mi a különbség a döntési fa és a véletlenszerű erdő között?
Egy döntési fa egyesít néhány döntést, míg egy véletlenszerű erdő több döntési fát egyesít . Így ez egy hosszú folyamat, de lassú. Míg a döntési fa gyors és könnyen működik nagy adathalmazokon, különösen a lineárison. A véletlenszerű erdőmodell szigorú képzést igényel.
Az XGBoost gyorsabb, mint a véletlenszerű erdő?
A legtöbb ésszerű esetben az xgboost lényegesen lassabb lesz, mint egy megfelelően párhuzamosított véletlenszerű erdő . Ha még nem ismeri a gépi tanulást, azt javaslom, hogy ismerje meg a döntési fák alapjait, mielőtt megpróbálná megérteni a feljavítást vagy a zsákolást.
A random erdő jobb, mint az AdaBoost?
A Random forest és az AdaBoost osztályozó használatával kiképzett modellek előrejelzéseket adnak, amelyek jobban általánosítanak nagyobb populáció esetén . A mindkét algoritmussal betanított modellek kevésbé érzékenyek a túlillesztésre/nagy szórásra.
Az XGBoost jobb, mint az AdaBoost?
Az XGBoost fő előnye a villámgyorssága más algoritmusokhoz, például az AdaBoosthoz képest, valamint a szabályzási paramétere, amely sikeresen csökkenti a szórást. ... Az XGBoost azonban nehezebb megérteni , megjeleníteni és hangolni, mint az AdaBoost és a véletlenszerű erdők.
A véletlenszerű erdő felügyelt vagy felügyelet nélkül?
A véletlenszerű erdő egy felügyelt gépi tanulási algoritmus, amely döntési fa-algoritmusokból épül fel. Ezt az algoritmust különféle iparágakban alkalmazzák, például a bankszektorban és az e-kereskedelemben a viselkedés és az eredmények előrejelzésére.
Mit üzen neked egy véletlenszerű erdő?
A véletlenszerű erdő további véletlenszerűséget ad a modellnek a fák növekedése közben . Ahelyett, hogy egy csomópont felosztása közben a legfontosabb jellemzőt keresné, a legjobb tulajdonságot keresi a funkciók véletlenszerű részhalmaza között. Ez széles változatosságot eredményez, ami általában jobb modellt eredményez.
Szükséges a véletlenszerű erdő méretezésére?
A Random Forest egy fa alapú modell, ezért nem igényel funkcióméretezést . Ez az algoritmus particionálást igényel, még akkor is, ha alkalmazza a normalizálást, akkor is> az eredmény ugyanaz lenne.
Hogyan javíthatom ki a véletlenszerű erdő túlillesztését?
- n_estimators: Minél több fa, annál kevésbé valószínű, hogy az algoritmus túlillesztésre kerül. ...
- max_features: Meg kell próbálnia csökkenteni ezt a számot. ...
- max_depth: Ez a paraméter csökkenti a tanult modellek összetettségét, csökkentve az illesztés kockázatát.
- min_samples_leaf: Próbálja meg beállítani ezeket az értékeket egynél nagyobbra.
Hogyan csökkenthetem a túlillesztést véletlenszerű erdőben?
A véletlenszerű erdőbe való túlillesztés elkerülése érdekében a legfontosabb dolog, amit tennie kell, egy olyan hangolási paraméter optimalizálása, amely szabályozza azon jellemzők számát, amelyek véletlenszerűen kerülnek kiválasztásra, hogy az egyes fákat a rendszerindító adatokból növesztsék.
Honnan tudhatod, hogy túlméretezett-e?
A túlillesztést az érvényesítési mutatók, például a pontosság és a veszteség ellenőrzésével lehet azonosítani. Az érvényesítési mutatók általában addig növekszenek, amíg stagnálnak vagy csökkenni kezdenek, ha a modellt túlillesztés éri.
Csökkentik-e a véletlenszerű erdők az elfogultságot?
Ezzel szemben egy teljesen kifejlett, metszetlen fa a véletlenszerű erdőn kívül (nem bootstradált és m-vel korlátozva) kisebb torzítással rendelkezik. Ezért a véletlenszerű erdők / zsákolás csak a variancia csökkentésével javul, nem a torzítás csökkentésével.
Mi az a modell Overfitting?
A túlillesztés egy olyan fogalom az adattudományban, amely akkor fordul elő, ha egy statisztikai modell pontosan illeszkedik a betanítási adataihoz . ... Ha a modell megjegyzi a zajt, és túl szorosan illeszkedik a képzési halmazhoz, a modell „túlillesztődik”, és nem tud jól általánosítani új adatokra.