Valóban a véletlenszerű erdők a legjobb osztályozók?
Pontszám: 4,4/5 ( 70 szavazat )Ezenkívül a tanulmány saját statisztikai tesztjei azt mutatják, hogy a véletlenszerű erdők nem rendelkeznek szignifikánsan nagyobb százalékos pontossággal, mint a támogató vektorgépek és a neurális hálózatok, ami megkérdőjelezi azt a következtetést, hogy a véletlenszerű erdők a legjobb osztályozók .
Miért a véletlenszerű erdőosztályozó a legjobb?
A véletlenszerű erdők nagyszerűek a nagy dimenziójú adatokkal, mivel az adatok részhalmazaival dolgozunk . Gyorsabb a betanítás, mint a döntési fák, mivel ebben a modellben a funkcióknak csak egy részhalmazán dolgozunk, így könnyedén dolgozhatunk több száz szolgáltatással.
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.
A véletlenszerű erdő pontosabb?
A véletlenszerű erdők több fából állnak, mindegyik a betanítási adatok véletlenszerű mintája alapján. Általában pontosabbak, mint az egyedi döntési fák .
A véletlenszerű erdő gyenge osztályozó?
A véletlenszerű erdő egy metabecslő, amely számos döntési fa-osztályozót illeszt az adatkészlet különböző almintáira, és átlagolást használ a prediktív pontosság javítására és a túlillesztés szabályozására. Ha jól értem , a Random Forest egy erősítő algoritmus , amely fákat használ gyenge osztályozóként .
StatQuest: Random Forests 1. rész – Építés, felhasználás és értékelés
Miért jobb a véletlenszerű erdő a fellendítésnél?
A feljavítás elsősorban a torzítás csökkentésével csökkenti a hibákat (és bizonyos mértékig a szórást is, sok modell kimenetének összesítésével). Másrészt a Random Forest, ahogy mondtad, teljesen kifejlett döntési fákat használ (alacsony torzítás, nagy variancia). A hibacsökkentési feladatot fordítva oldja meg: a variancia csökkentésével.
Mi a különbség a boosting és a véletlenszerű erdő között?
A két fő különbség a következő: Hogyan épülnek fel a fák: a véletlenszerű erdők minden fát külön-külön, míg a gradiens növelés egyszerre egy fát épít . ... Eredmények kombinálása: a véletlenszerű erdők a folyamat végén egyesítik az eredményeket (átlagozással vagy "többségi szabályokkal"), míg a gradiens növelése az eredményeket egyesíti az út során.
Melyik a jobb döntési fa vagy véletlenszerű erdő?
De a véletlenszerű erdő véletlenszerűen választ ki jellemzőket a képzési folyamat során. Ezért ez nem függ nagymértékben semmilyen konkrét szolgáltatáskészlettől. ... Ezért a véletlenszerű erdő jobban általánosíthat az adatok felett. Ez a véletlenszerű jellemzőválasztás sokkal pontosabbá teszi a véletlenszerű erdőt , mint egy döntési fát.
A véletlenszerű erdő csökkenti a túlillesztést?
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.
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.
Miért jobb a CNN, mint az SVM?
A CNN osztályozási megközelítései megkövetelik a Deep Neural Network Model meghatározását. Ez a modell egyszerű modellként lett meghatározva, hogy összehasonlítható legyen az SVM-mel. ... Bár a CNN pontossága 94,01%, a vizuális értelmezés ellentmond ennek a pontosságnak, ahol az SVM osztályozók jobb pontossági teljesítményt mutattak.
A CNN jobb, mint az SVM?
A CNN jobban teljesít, mint az SVM , ahogy az az elkészített adatkészletre várható. A CNN körülbelül 7,7%-kal növeli az általános besorolási teljesítményt. Ezen felül az egyes osztályok teljesítménye magasabb, mint 94 %. Ez az eredmény azt jelzi, hogy a CNN felhasználható védelmi rendszerként, hogy megfeleljen a nagy pontosságú követelményeknek.
Miért jobb a CNN, mint a véletlenszerű erdő?
A Random Forest számítási szempontból kevésbé költséges , és nem igényel GPU-t a képzés befejezéséhez. Egy véletlenszerű erdő másképpen értelmezheti a döntési fát, de jobb teljesítménnyel. A neurális hálózatoknak sokkal több adatra lesz szükségük, mint amennyi egy hétköznapi ember rendelkezésére állhat ahhoz, hogy ténylegesen hatékonyak legyenek.
Miért működnek olyan jól a véletlenszerű erdők?
A véletlenszerű erdőosztályozó Az adattudományban az ok, amiért a véletlenszerű erdőmodell olyan jól működik, a következő: A bizottságként működő, viszonylag korrelálatlan modellek (fa) nagy száma felülmúlja az egyes alkotó modelleket . A modellek közötti alacsony korreláció a kulcs.
Miért jobb a véletlenszerű erdő, mint a lineáris regresszió?
Ha az adatkészlet olyan jellemzőket tartalmaz, amelyek közül néhány kategorikus változó, míg mások folytonos változók, akkor a döntési fa jobb, mint a lineáris regresszió, mivel a fák pontosan meg tudják osztani az adatokat kategorikus változók alapján .
Melyik algoritmus jobb a véletlenszerű erdőnél?
De ki kell választanunk azt az algoritmust, amelynek teljesítménye jó a megfelelő adatokon. Az olyan együttes módszerek, mint a Random Forest, a Decision Tree, az XGboost algoritmusok nagyon jó eredményeket mutattak, ha osztályozásról beszélünk. Ezek az algoritmusok nagy pontosságot biztosítanak nagy sebességnél.
Hogyan állíthatom le 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 javíthatom ki az erdő véletlenszerű túlillesztését?
4 válasz. 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.
A véletlenszerű erdő gyorsabb, mint a döntési fa?
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.
A véletlenszerű erdőket metszeni kell?
A Random Forest egy együttes által felügyelt gépi tanulási technika. ... A Random Forest hatékony tanulásához és osztályozásához csökkenteni kell a fák számát (metszés) a Random Forestben.
Mik a döntési fák hátrányai?
- Instabilok, ami azt jelenti, hogy az adatok kis változása az optimális döntési fa szerkezetének nagy változásához vezethet.
- Gyakran viszonylag pontatlanok.
Az XGBoost gyorsabb, mint a Random forest?
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 forest 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.
Miért gyorsabb az XGBoost, mint a GBM?
Az XGBoost a Gradient Boosting rendszeresebb formája . Az XGBoost fejlett legalizálást (L1 és L2) használ, ami javítja a modell általánosítási képességeit. Az XGBoost nagy teljesítményt nyújt a Gradient Boostinghoz képest. Képzése nagyon gyors, és párhuzamosítható/elosztható klaszterek között.