O que é Bagging vs. Random Forest?

O que é Bagging vs. Random Forest?

Quando se trata de algoritmos de aprendizado de máquina, dois termos que frequentemente surgem são Bagging e Random Forest. Ambos são métodos populares usados para melhorar a precisão e a estabilidade dos modelos de machine learning. Neste glossário, vamos explorar em detalhes o que é Bagging e Random Forest, como eles funcionam e quais são as diferenças entre eles.

Bagging

Bagging, ou Bootstrap Aggregating, é uma técnica de ensemble learning que envolve a combinação de múltiplos modelos de aprendizado de máquina para obter uma previsão mais precisa. A ideia por trás do Bagging é treinar vários modelos independentes em diferentes subconjuntos do conjunto de dados original, usando uma técnica chamada bootstrap sampling. Cada modelo é treinado em uma amostra aleatória com reposição dos dados originais, o que significa que alguns exemplos podem ser repetidos e outros podem ser excluídos. Essa abordagem permite que cada modelo aprenda a partir de diferentes perspectivas e reduz a variância do modelo final.

Random Forest

Random Forest, ou Floresta Aleatória, é uma extensão do Bagging que utiliza árvores de decisão como base para construir o ensemble. Em vez de treinar um único modelo de árvore de decisão, o Random Forest treina várias árvores independentes em diferentes subconjuntos do conjunto de dados. Durante o processo de treinamento, cada árvore é construída de forma aleatória, selecionando um subconjunto aleatório de recursos para cada divisão. Essa aleatoriedade adicionada ao processo de construção da árvore ajuda a reduzir a correlação entre as árvores individuais e a aumentar a diversidade do ensemble.

Como o Bagging e o Random Forest funcionam?

Bagging e Random Forest são técnicas de ensemble learning que funcionam combinando as previsões de vários modelos independentes para chegar a uma previsão final. No caso do Bagging, cada modelo é treinado em um subconjunto diferente do conjunto de dados original, usando bootstrap sampling. Durante a fase de previsão, as previsões de cada modelo são combinadas por votação majoritária ou média. No caso do Random Forest, além do processo de treinamento do Bagging, cada árvore de decisão é construída de forma aleatória, selecionando um subconjunto aleatório de recursos para cada divisão. Durante a fase de previsão, as previsões de cada árvore são combinadas por votação majoritária.

Quais são as diferenças entre Bagging e Random Forest?

Embora Bagging e Random Forest sejam técnicas semelhantes, existem algumas diferenças importantes entre elas. A principal diferença está na forma como as árvores são construídas. No Bagging, cada árvore é construída usando o conjunto de dados completo, mas com amostras aleatórias com reposição. Já no Random Forest, cada árvore é construída usando um subconjunto aleatório de recursos para cada divisão. Essa diferença ajuda a aumentar a diversidade do ensemble no Random Forest e a reduzir a correlação entre as árvores individuais.

Outra diferença está na forma como as previsões são combinadas. No Bagging, as previsões de cada modelo são combinadas por votação majoritária ou média. No Random Forest, as previsões de cada árvore são combinadas por votação majoritária. Essa diferença ocorre porque o Random Forest utiliza árvores de decisão como base, que são naturalmente classificadores binários.

Quando usar Bagging e Random Forest?

Bagging e Random Forest são técnicas úteis quando se deseja melhorar a precisão e a estabilidade dos modelos de machine learning. No entanto, existem algumas considerações a serem feitas ao decidir qual técnica usar. O Bagging é uma boa opção quando se tem um conjunto de dados grande e complexo, pois ele ajuda a reduzir a variância do modelo final. Já o Random Forest é uma boa opção quando se tem um conjunto de dados com muitos recursos, pois ele ajuda a reduzir a correlação entre as árvores individuais e a aumentar a diversidade do ensemble.

Conclusão

Em resumo, Bagging e Random Forest são técnicas de ensemble learning que podem ser usadas para melhorar a precisão e a estabilidade dos modelos de machine learning. Bagging envolve a combinação de múltiplos modelos independentes treinados em diferentes subconjuntos do conjunto de dados original, enquanto Random Forest utiliza árvores de decisão como base e adiciona aleatoriedade ao processo de construção da árvore. Ambas as técnicas têm suas vantagens e podem ser aplicadas em diferentes cenários, dependendo das características do conjunto de dados.

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