A véletlenszerű erdő túl jól illeszkedik?
Pontszám: 4,4/5 ( 44 szavazat )Túlszerelés . 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.
Mi okozza az erdő véletlenszerű túlillesztését?
Jól láthatjuk, hogy a Random Forest modell túlillesztést hajt végre , ha a paraméterérték nagyon alacsony (amikor a paraméterérték < 100) , de a modell teljesítménye gyorsan megemelkedik, és orvosolja a túlillesztés problémáját (100 < paraméterérték < 400).
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.
A döntési fa mindig túlfér?
A döntési fákban a metszés olyan folyamat, amelyet a fák mélységének (méretének) szabályozására vagy korlátozására alkalmaznak. Alapértelmezés szerint a döntési fa modell hiperparaméterei úgy lettek létrehozva, hogy a fa teljes mélységébe nőjön. Ezeket a fákat teljesen kifejlett fáknak nevezzük, amelyek mindig túlméretezettek.
A véletlenszerű erdő jobb, mint a döntési fa?
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 .
Véletlenszerű Forest hiperparaméter hangolás GridSearchCV segítségével | Gépi tanulási oktatóanyag
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.
Rendszerezésre szorul a véletlenszerű erdő?
3 válasz. A véletlen erdőnek van regularizációja , csak nem a költségfüggvény büntetés formájában. A véletlenszerű erdőnek nincs globális költségfüggvénye a lineáris regresszió azonos értelmében; csak mohón maximalizálja az információszerzést minden egyes felosztásnál.
Honnan tudhatod, ha túlméretezett?
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.
Hogyan metszed a fákat egy véletlenszerű erdőben?
A fával ellentétben véletlenszerű erdőben nem történik metszés ; azaz minden fa teljesen kinőtt. A döntési fáknál a metszés egy módszer a túlillesztés elkerülésére. A metszés egy olyan részfa kiválasztását jelenti, amely a legalacsonyabb teszthibaarányt eredményezi.
Az XGBoost időigényesebb, mint a véletlenszerű erdő?
Minden fát csak az előző után lehet építeni, és minden fa az összes mag felhasználásával készül. Ez teszi az XGBoost nagyon gyors algoritmussá. A Random erdők fő hátránya az összetettségük. Sokkal nehezebb és időigényesebb megépíteni őket, mint a döntési fákat.
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.
Hogyan javíthatja a véletlenszerű erdők pontosságát?
Ha fel akarja gyorsítani a véletlenszerű erdőt, csökkentse a becslések számát. Ha növelni szeretné a modell pontosságát, növelje a fák számát . Adja meg az egyes csomópont-felosztásokba bevonandó szolgáltatások maximális számát. Ez nagymértékben függ az adatkészletétől.
A Random erdők használnak automatikus metszést?
A Random Forest egy együttes által felügyelt gépi tanulási technika. ... Van kutatási terület a véletlenszerű erdő viselkedésének elemzésére, pontos és változatos alapdöntési fák generálására, valóban dinamikus metszési algoritmusra a Random Forest osztályozóhoz, és a véletlenszerű erdő optimális részhalmazának létrehozására.
Miért nincs kifejezett fametszés véletlenszerű erdőben?
Durván szólva, az egyetlen fában előforduló lehetséges túlillesztést (ez általában az oka annak, hogy metszenek) két dolog enyhíti a véletlenszerű erdőben: Az a tény, hogy az egyes fák betanításához használt minták: bootstrapped" .
Hogyan választja ki az MTRY-t véletlenszerű erdőben?
Az optimális mtry megtalálásának két módja van: Alkalmazzon hasonló eljárást úgy, hogy a véletlenszerű erdőt 10-szer futtassa le. A felosztáshoz kiválasztott prediktorok optimális száma kerül kiválasztásra, amelyeknél az out of bag hibaarány stabilizálódik, és eléri a minimumot.
Hogy néz ki a túlillesztés?
Az alábbi ábrán a túlillesztés egyértelmű jelei láthatók: A vonatvesztés csökken , de az érvényesítési veszteség nő. Ha ilyesmit lát, az egyértelmű jele annak, hogy a modell túlillesztett: nagyon jól megtanulja a képzési adatokat, de nem tudja általánosítani a tudást a tesztadatokra.
Hogyan kerülhető el a túlillesztés?
A túlillesztés elkerülésének legegyszerűbb módja, ha megbizonyosodik arról, hogy az illeszkedésben lévő független paraméterek száma sokkal kisebb, mint a birtokában lévő adatpontok száma. ... Az alapötlet az, hogy ha az adatpontok száma tízszerese a paraméterek számának , akkor a túlillesztés nem lehetséges.
Mi okozza a túlillesztést?
A túlillesztés akkor következik be, amikor a modell olyan mértékben tanulja meg a betanítási adatok részleteit és zaját, hogy az negatívan befolyásolja a modell teljesítményét az új adatokon . Ez azt jelenti, hogy a képzési adatok zaját vagy véletlenszerű ingadozásait a modell felveszi és fogalmakként tanulja meg.
Hogyan csökkenthetem az XGBoost túlillesztését?
- Az első módszer a modell összetettségének közvetlen szabályozása. Ide tartozik a max_depth , a min_child_weight és a gamma .
- A második módszer a véletlenszerűség hozzáadása, hogy az edzést robusztussá tegye a zajjal szemben. Ide tartozik az alminta és a colsample_bytree.
Szükséges a keresztellenőrzés a véletlenszerű erdőkhöz?
Igen , egy véletlenszerű erdő esetében az out-of-bag teljesítmény nagyon hasonlít a keresztellenőrzésre. Lényegében azt kapod, hogy elhagyod a véletlenszerű helyettesítő erdőket, kevesebb fával. Tehát ha helyesen csinálja, enyhe pesszimista elfogultságot kap.
Hogyan számítja ki a véletlenszerű erdő a valószínűséget?
A Random Forest csomagban a „type = prob” paraméter átadásával ahelyett, hogy megadnánk az adatpont előrejelzett osztályát, a valószínűséget kapjuk. Hogyan számítják ki ezt a valószínűséget? Alapértelmezés szerint a véletlenszerű erdő többségi szavazást végez az összes fa között, hogy előre jelezze bármely adatpont osztályát.
A véletlenszerű erdő képes-e felügyelet nélkül tanulni?
Ezért, ha a Random Forest segítségével egy disszimilaritási mátrix előállítható, sikeresen megvalósíthatjuk a felügyelet nélküli tanulást . A folyamat során talált mintákból klasztereket készítenek.
A véletlenszerű erdő mély tanulás?
Mi a fő különbség a véletlenszerű erdő és a neurális hálózatok között? Mind a Random Forest, mind a Neural Networks különböző technikák, amelyek eltérően tanulnak, de hasonló területeken használhatók. A Random Forest a gépi tanulás egyik technikája, míg a neurális hálózatok a Deep Learning kizárólagos részét képezik .
Miért jobb a véletlenszerű erdő, mint a logisztikus regresszió?
A logisztikai regresszió jobban teljesít, ha a zajváltozók száma kisebb vagy egyenlő, mint a magyarázó változók száma, és a véletlenszerű erdőnek nagyobb az igaz és hamis pozitív aránya, ahogy a magyarázó változók száma nő az adatkészletben.
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.