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
A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
