装袋(bagging)和随机森林(random forest)的区别

装袋和随机森林是机器学习中常用的两种算法。这些是训练模型的顺序和并行方法。装袋减少了特定模型的训练示例的数量，从而提高了对不同未知数据集的泛化能力。另一方面，随机森林是一种可以同时训练多个模型的方法，开销很小。...

装袋和随机森林是机器学习中常用的两种算法。这些是训练模型的顺序和并行方法。装袋减少了特定模型的训练示例的数量，从而提高了对不同未知数据集的泛化能力。另一方面，随机森林是一种可以同时训练多个模型的方法，开销很小。

这篇文章深入介绍了这两种机器学习算法之间的差异，以便您可以为您的用例选择合适的算法。这两种算法都有其优点和缺点，但也取决于您的用例。让我们进一步探索它们…

什么是装袋(bagging)？

装袋是一种用于一次训练一个模型的技术。我们创建的模型称为“beta”模型。为了创建一个新模型，我们使用beta模型并“打包”它，这意味着我们改变了模型中的一些变量，然后用改变的变量创建一个模型。

当我们创建新模型时，我们使用与创建beta模型相同的训练数据来测试新模型。这个过程一直持续到我们创建了大量模型，然后我们使用大多数模型来“过度拟合”训练数据，然后我们将其余模型用于“交叉验证”，以更好地了解我们的模型如何推广到测试数据。

什么是随机森林(random forest)？

随机森林是一种用于分类和回归的机器学习技术。它是一种监督学习算法，可用于创建一个模型，该模型通过从数据特征推断出的学习决策规则来预测目标变量的值。该算法通过在训练时构造多个决策树并输出作为各个树的类（分类）或均值预测（回归）的模式的类来工作。随机森林是一种流行的方法，因为它准确且可扩展，这意味着它可以用于大型数据集。该算法还被证明能够抵抗过度拟合，这意味着它可以很好地推广到新数据。

装袋(bagging)和随机森林(random forest)的区别

在机器学习中，有两种主要的算法：Bagging和Random Forest。装袋算法的工作原理是从不同的数据子集创建多个模型，然后对这些模型的预测进行平均。另一方面，随机森林算法通过从数据的不同子集创建多个模型，然后选择导致最低错误率的模型来工作。

这两种算法都有各自的优缺点。装袋算法通常更准确，但计算成本可能很高。随机森林算法不太准确，但训练起来要快得多。通常，当精度比速度更重要时，最好使用bagging算法，当速度比精度更重要时使用随机森林算法。

结论

随机森林算法是数据分析和决策的有力工具。在许多情况下，它比bagging算法更准确。然而，在某些情况下，装袋仍然是可取的。一般来说，若你们有一个大数据集，时间至关重要，那个么随机森林应该是你们的首选。

  • 发表于 2023-01-25 10:43
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  • 分类：技术

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