Als «bagging» getaggte Fragen

Bagging oder Bootstrap-Aggregation ist ein Sonderfall der Modellmittelung. Bei einem Standard-Trainingssatz generiert das Absacken neue Trainingssätze durch Bootstrapping, und dann werden die Ergebnisse der Verwendung einer Trainingsmethode für die generierten Datensätze gemittelt. Das Absacken kann die Ergebnisse einiger instabiler Methoden wie Bäume stabilisieren. $m$ $m$

Warum werden beim Absacken Bootstrap-Beispiele verwendet?

Beim Absacken werden N Lernende auf N verschiedenen Bootstrap-Beispielen erstellt und dann der Mittelwert ihrer Vorhersagen ermittelt. Meine Frage ist: Warum nicht eine andere Art von Probenahme verwenden? Warum Bootstrap-Beispiele verwenden?

10 bagging

Verwirrung in Bezug auf die Absacktechnik

Ich bin ein bisschen verwirrt. Ich habe dieses Papier gelesen, in dem erklärt wurde, dass die Absacktechnik die Varianz stark verringert und die Vorspannung nur geringfügig erhöht. Ich habe es nicht verstanden, warum es die Varianz reduziert. Ich weiß, was Varianz und Voreingenommenheit sind. Bias ist die Unfähigkeit des Modells, …

9 variance bias bagging

Kann ich viele Bäume mit Gradientenverstärkung mithilfe der Absacktechnik kombinieren?

Basierend auf Gradient Boosting Tree vs Random Forest . GBDT und RF verwenden unterschiedliche Strategien, um Verzerrung und Varianz zu bekämpfen. Meine Frage ist, ob ich einen Datensatz (mit Ersatz) erneut abtasten kann, um mehrere GBDT zu trainieren und ihre Vorhersagen als Endergebnis zu kombinieren. Es ist gleichbedeutend damit, eine …

8 random-forest cart boosting bagging gradient

Sollte das Beschneiden beim Absacken (mit Entscheidungsbäumen) vermieden werden?

Ich kam durch mehrere Posts und Papiere, in denen behauptet wurde, dass das Beschneiden von Bäumen in einem "Absack" -Baumensemble nicht erforderlich ist (siehe 1 ). Ist es jedoch notwendigerweise (oder zumindest in einigen bekannten Fällen) schädlich, die einzelnen Bäume in einem Ensemble zu beschneiden (z. B. mit der OOB-Probe)? …

8 bootstrap cart bagging

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