Почему в Случайном лесе, состоящем из деревьев решений, каждое дерево учит что-то разное?
Случайный лес — это метод, предполагающий распараллеливание процесса обучения. Действительно, каждое дерево в этом ансамбле изучает разные паттерны из данных. Но почему так получается?
1️⃣ Бутстреп Для обучения каждого дерева используется случайная выборка с возвращением из исходного набора данных. Это значит, что каждое дерево видит немного другой набор данных, содержащий одни и те же объекты, но с разным распределением.
2️⃣ Случайность в выборе признаков При разбиении каждого узла дерева алгоритм выбирает случайное подмножество признаков для поиска лучшего разделения. Это не позволяет деревьям сильно зависеть от наиболее значимых признаков и делает их более разнообразными.
Почему в Случайном лесе, состоящем из деревьев решений, каждое дерево учит что-то разное?
Случайный лес — это метод, предполагающий распараллеливание процесса обучения. Действительно, каждое дерево в этом ансамбле изучает разные паттерны из данных. Но почему так получается?
1️⃣ Бутстреп Для обучения каждого дерева используется случайная выборка с возвращением из исходного набора данных. Это значит, что каждое дерево видит немного другой набор данных, содержащий одни и те же объекты, но с разным распределением.
2️⃣ Случайность в выборе признаков При разбиении каждого узла дерева алгоритм выбирает случайное подмножество признаков для поиска лучшего разделения. Это не позволяет деревьям сильно зависеть от наиболее значимых признаков и делает их более разнообразными.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk
