En Bagging, cada árbol individual son independientes entre sí porque consideran diferentes subconjuntos de características y muestras.
¿Qué es el embolsado en el árbol de decisiones?
Bagging (Bootstrap Aggregation) se usa cuando nuestro objetivo es reducir la varianza de un árbol de decisión. Aquí la idea es crear varios subconjuntos de datos a partir de una muestra de entrenamiento elegida al azar con reemplazo. … Se utiliza el promedio de todas las predicciones de diferentes árboles, lo que es más sólido que un solo árbol de decisión.
¿Por qué el embolsado genera árboles correlacionados?
Todos nuestros árboles embolsados tienden a hacer los mismos cortes porque todos comparten las mismas características. Esto hace que todos estos árboles se vean muy similares, por lo tanto, aumenta la correlación. Para resolver la correlación de árboles, permitimos que el bosque aleatorio elija aleatoriamente solo m predictores al realizar la división.
¿Qué es embolsar bosque aleatorio?
Bagging es un algoritmo de conjunto que ajusta varios modelos en diferentes subconjuntos de un conjunto de datos de entrenamiento y luego combina las predicciones de todos los modelos. Random forest es una extensión de embolsado que también selecciona aleatoriamente subconjuntos de características utilizadas en cada muestra de datos.
¿Cómo funciona el embolsado en un bosque aleatorio?
El algoritmo de bosque aleatorio es en realidad un algoritmo de embolsado: también aquí, extraemos muestras aleatorias de arranque de su conjunto de entrenamiento. Sin embargo, además de las muestras de arranque, tambiéndibujar subconjuntos aleatorios de características para entrenar los árboles individuales; en el embolsado, proporcionamos a cada árbol el conjunto completo de funciones.
