Bagging과 Random Forest의 차이점

수년에 걸쳐 앙상블 시스템이라고도하는 다중 분류기 시스템은 인기있는 연구 주제였으며 컴퓨팅 인텔리전스 및 기계 학습 커뮤니티. 기계 학습, 통계, 패턴 인식, 데이터베이스 지식 발견 등 여러 분야의 과학자들의 관심을 끌었습니다. 시간이 지남에 따라 앙상블 방법은 광범위한 문제 영역 및 실제 응용 프로그램에서 매우 효과적이고 다재다능한 것으로 입증되었습니다. 원래 자동화 된 의사 결정 시스템의 분산을 줄이기 위해 개발 된 앙상블 방법은 그 이후로 익숙한 다양한 기계 학습 문제를 해결합니다. Bagging과 Random Forest라는 두 가지 가장 두드러진 앙상블 알고리즘에 대한 개요를 제시하고 그 차이에 대해 논의합니다.



많은 경우 부트 스트랩 샘플링을 사용하는 배깅, 분류 트레스는 단일 분류 트리보다 정확도가 더 높은 것으로 나타났습니다. Bagging은 가장 오래되고 단순한 앙상블 기반 알고리즘 중 하나이며, 예측의 정확성을 높이기 위해 트리 기반 알고리즘에 적용 할 수 있습니다. 또 다른 향상된 버전이 있습니다. 포장 Random Forest 알고리즘이라고합니다. 이것은 본질적으로 A로 훈련 된 의사 결정 트리의 앙상블입니다. 포장 기구. 방법을 보자 랜덤 포레스트 알고리즘은 작동하며 앙상블 모델의 배깅과 어떻게 다른가요?



자루에 넣기

배깅이라고도하는 부트 스트랩 집계는 의사 결정 트리를 더 강력하게 만들고 더 나은 성능을 달성하기위한 가장 빠르고 간단한 앙상블 기반 알고리즘 중 하나입니다. 배깅의 개념은 여러 기본 학습자의 예측을 결합하여 더 정확한 출력을 생성하는 것입니다. Leo Breiman은 1994 년 배깅 알고리즘을 도입했습니다. 그는 부트 스트랩 집계가 훈련 데이터의 작은 변경으로 인해 예측에 큰 변화를 일으킬 수있는 불안정한 학습 알고리즘에서 원하는 결과를 가져올 수 있음을 보여주었습니다. 부트 스트랩은 대체 된 데이터 세트의 샘플이며 m 개의 인스턴스가있는 새 세트를 얻을 때까지 m 크기의 훈련 세트를 균일하게 샘플링하여 각 샘플을 생성합니다.



랜덤 포레스트

랜덤 앙상블 학습과 Breiman의 원래 배깅 알고리즘의 진화를 기반으로하는 감독 형 기계 학습 알고리즘입니다. 여러 의사 결정 트리를 구축하고이를 집계하여 정확한 결과를 얻기 위해 배깅 된 의사 결정 트리보다 크게 개선되었습니다. Breiman은 배깅 절차에 추가 무작위 변형을 추가하여 결과 모델간에 더 큰 다양성을 생성했습니다. 랜덤 포레스트는 성장 단계에서 분할 할 사용 가능한 예측 변수의 하위 집합 만 사용하도록하는 점에서 배깅 된 트리와 다릅니다. 랜덤 포레스트를 구성하는 모든 의사 결정 트리는 각 트리가 서로 다른 임의의 데이터 하위 집합을 기반으로 구축되기 때문에 다릅니다. 과적 합을 최소화하기 때문에 단일 의사 결정 트리보다 더 정확한 경향이 있습니다.

Bagging과 Random Forest의 차이점

기초

– 배깅과 랜덤 포레스트는 모두 훈련 데이터를 과도하게 맞추는 모델의 복잡성을 줄이는 것을 목표로하는 앙상블 기반 알고리즘입니다. 배깅이라고도하는 부트 스트랩 집계는 과적 합을 방지하는 가장 오래되고 강력한 앙상블 방법 중 하나입니다. 예측 정확도를 높이기 위해 여러 분류기를 사용하는 메타 기술입니다. 배깅은 단순히 다른 모델의 앙상블을 얻기 위해 대체를 위해 훈련 샘플에서 무작위 샘플을 추출하는 것을 의미합니다. Random Forest는 앙상블 학습과 Breiman의 원래 배깅 알고리즘의 진화를 기반으로하는 감독되는 기계 학습 알고리즘입니다.

개념



– 부트 스트랩 샘플링 (배깅)의 개념은 의사 결정 트리의 분산을 줄이기 위해 학습 데이터의 다른 무작위 하위 집합에 대해 정리되지 않은 의사 결정 트리 무리를 학습시키고 교체로 샘플링하는 것입니다. 아이디어는 여러 기본 학습자의 예측을 결합하여 더 정확한 결과를 생성하는 것입니다. Random forests를 사용하면 결과 모델간에 더 큰 다양성을 만들기 위해 추가 무작위 변형이 배깅 절차에 추가됩니다. 랜덤 포레스트의 기본 개념은 여러 의사 결정 트리를 구축하고이를 집계하여 정확한 결과를 얻는 것입니다.

– bagged tree와 random forest는 모두 다양한 기계 학습 문제를 해결하는 데 사용되는 가장 일반적인 앙상블 학습 도구입니다. 부트 스트랩 샘플링은 앙상블 학습을 사용하여 기계 학습 모델의 정확성과 안정성을 개선하고 모델 과적 합의 복잡성을 줄 이도록 설계된 메타 알고리즘입니다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 과적 합에 대해 매우 강력하며 불균형 및 누락 데이터에 적합합니다. 또한 선호됩니다 선택 예측 모델을 구축하기위한 알고리즘입니다. 목표는 다양한 데이터 샘플에 대해 훈련 된 여러 심층 의사 결정 트리를 평균화하여 분산을 줄이는 것입니다.

Bagging vs. Random Forest : 비교 차트

요약



배깅 트리와 랜덤 포레스트는 모두 다양한 기계 학습 문제를 해결하는 데 사용되는 가장 일반적인 앙상블 학습 도구입니다. Bagging은 가장 오래되고 단순한 앙상블 기반 알고리즘 중 하나이며, 예측의 정확성을 높이기 위해 트리 기반 알고리즘에 적용 할 수 있습니다. 반면 Random Forests는 감독되는 기계 학습 알고리즘이며 회귀 및 분류 문제 모두에 사용되는 향상된 버전의 부트 스트랩 샘플링 모델입니다. Random Forest의 기본 개념은 여러 의사 결정 트리를 구축하고이를 집계하여 정확한 결과를 얻는 것입니다. 랜덤 포레스트는 과적 합을 최소화하기 때문에 단일 의사 결정 트리보다 더 정확한 경향이 있습니다.

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