Admin Qual a diferença entre Bagging e Random Forests?
Floresta Aleatória (random forest) é um algoritmo de aprendizagem supervisionada. Ao invés de construir um classificador bagging e passá-lo para um classificador de árvore de decisão, você pode usar a classe da floresta aleatória, que é mais conveniente e otimizada para árvore de decisões.
Quando usar Random Forest?
O algoritmo Random Forest da Personalização automatizada é um método de classificação ou regressão que funciona por meio da construção de várias de árvores de decisão durante o treinamento. Quando você pensa em estatísticas, um único modelo de regressão usado para prever um resultado pode vir à mente.
Como interpretar Random Forest?
Em português, Random Forest significa floresta aleatória. Este nome explica muito bem o funcionamento do algoritmo, que irá criar muitas árvores de decisão, de maneira aleatória, formando o que podemos enxergar como uma floresta, onde cada árvore será utilizada na escolha do resultado final.
Como funciona bagging?
O Bagging faz uma escolha aleatória das amostras. Para fazer a primeira árvore de decisão, ele escolhe um conjunto específico de amostras, sorteando algumas do conjunto total de dados. Com esse dataset ele escolhe cinco mil amostras de um total de dez mil, por exemplo, para a construção da árvore.
O que é árvore de regressão?
As árvores de regressão são usadas quando a variável dependente é contínua. As árvores de classificação são usadas quando a variável dependente é categórica. No caso da árvore de regressão, o valor obtido pelos nós de término nos dados de treinamento é o valor médio das suas observações.
É um método Ensemble?
O método ensemble é uma técnica de aprendizado de máquina que combina o resultado de múltiplos modelos em busca de produzir um melhor modelo preditivo. Existem vários algoritmos pré-fixados de classificadores ensemble, tais como: bagging, boosting, bayesian averaging, entre outros.