2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
बैगिंग में, प्रत्येक व्यक्तिगत पेड़ एक दूसरे से स्वतंत्र हैं क्योंकि वे विशेषताओं और नमूनों के विभिन्न सबसेट पर विचार करते हैं।
डिसीजन ट्री में बैगिंग क्या है?
बैगिंग (बूटस्ट्रैप एग्रीगेशन) का उपयोग किया जाता है जब हमारा लक्ष्य निर्णय ट्री के विचरण को कम करना होता है। यहां विचार प्रतिस्थापन के साथ यादृच्छिक रूप से चुने गए प्रशिक्षण नमूने से डेटा के कई सबसेट बनाने का है। … विभिन्न पेड़ों से सभी भविष्यवाणियों का औसत उपयोग किया जाता है जो एक निर्णय वृक्ष से अधिक मजबूत होता है।
बैगिंग सहसंबद्ध पेड़ क्यों उत्पन्न करता है?
हमारे सभी बैग वाले पेड़ समान कटौती करते हैं क्योंकि वे सभी समान विशेषताएं साझा करते हैं। इससे ये सभी पेड़ बहुत समान दिखते हैं इसलिए सहसंबंध बढ़ रहा है। वृक्ष सहसंबंध को हल करने के लिए हम यादृच्छिक वन को विभाजन करने में यादृच्छिक रूप से केवल एम भविष्यवाणियों को चुनने की अनुमति देते हैं।
यादृच्छिक जंगल को जीतना क्या है?
बैगिंग एक पहनावा एल्गोरिदम है जो एक प्रशिक्षण डेटासेट के विभिन्न सबसेट पर कई मॉडलों को फिट करता है, फिर सभी मॉडलों की भविष्यवाणियों को जोड़ता है। रैंडम फ़ॉरेस्ट बैगिंग का एक विस्तार है जो प्रत्येक डेटा नमूने में उपयोग की जाने वाली सुविधाओं के सबसेट का यादृच्छिक रूप से चयन करता है।
यादृच्छिक जंगल में बैगिंग कैसे काम करता है?
रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिथम वास्तव में एक बैगिंग एल्गोरिथम है: यहाँ भी, हम आपके प्रशिक्षण सेट से रैंडम बूटस्ट्रैप नमूने लेते हैं। हालाँकि, बूटस्ट्रैप नमूनों के अलावा, हम भीअलग-अलग पेड़ों को प्रशिक्षित करने के लिए सुविधाओं के यादृच्छिक उपसमुच्चय बनाएं; बैगिंग में, हम प्रत्येक पेड़ को सुविधाओं का पूरा सेट प्रदान करते हैं।
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