Dans Bagging, chaque arbre individuel sont indépendants les uns des autres car ils prennent en compte différents sous-ensembles de caractéristiques et d'échantillons.
Qu'est-ce que le bagging dans l'arbre de décision ?
Bagging (Bootstrap Aggregation) est utilisé lorsque notre objectif est de réduire la variance d'un arbre de décision. Ici, l'idée est de créer plusieurs sous-ensembles de données à partir d'un échantillon d'apprentissage choisi au hasard avec remplacement. … La moyenne de toutes les prédictions de différents arbres est utilisée, ce qui est plus robuste qu'un seul arbre de décision.
Pourquoi le bagging génère-t-il des arbres corrélés ?
Tous nos arbres ensachés ont tendance à faire les mêmes coupes car ils partagent tous les mêmes caractéristiques. Cela rend tous ces arbres très similaires, ce qui augmente la corrélation. Pour résoudre la corrélation des arbres, nous permettons à la forêt aléatoire de choisir au hasard seulement m prédicteurs lors de la division.
Qu'est-ce que l'ensachage d'une forêt aléatoire ?
Bagging est un algorithme d'ensemble qui ajuste plusieurs modèles sur différents sous-ensembles d'un ensemble de données d'entraînement, puis combine les prédictions de tous les modèles. La forêt aléatoire est une extension du bagging qui sélectionne également de manière aléatoire des sous-ensembles de caractéristiques utilisées dans chaque échantillon de données.
Comment fonctionne le bagging dans une forêt aléatoire ?
L'algorithme de forêt aléatoire est en fait un algorithme de bagging: ici aussi, nous tirons des échantillons aléatoires de bootstrap à partir de votre ensemble d'apprentissage. Cependant, en plus des échantillons bootstrap, nous avons égalementdessiner des sous-ensembles aléatoires de fonctionnalités pour former les arbres individuels; dans l'ensachage, nous fournissons à chaque arbre l'ensemble complet de fonctionnalités.
