답변

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이것은 다소 복잡한 질문입니다.

의사 결정 트리와 함께 사용할 수 있지만 원래의 방법은 제대로 작동하지 않습니다. 서브 샘플링 된 모집단은 상호 관련성이 높은 트리를 생성합니다. 이 솔루션은 일반적으로 포기에 대한 변형 인 임의의 숲 방향으로 이동합니다.

자루 자체는 모델 투표의 한 형태입니다. 예, 최종 결과에 대해 서로 다른 모델을 투표 할 수 있습니다. 투표를 수행하기 위해 독립적으로 개발 된 모델의 이기종 세트를 가질 수도 있습니다. 이것이 개선 된 모델을 생산하든, 나는 잘 모른다. 부트 스트랩 집합 (bagging의 정식 명칭)은 대개 의사 결정 트리의 수정 된 형태에도 불구하고 한 유형의 모델에 적용됩니다.

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개인적으로 선형 분리기를 사용하면 자루에 넣기 성능이 저하 될 것이라고 생각합니다. 하지만 실제로 우리가 원하는 것은 분산과 바이어스를 상쇄하는 것뿐입니다. 그러나 조합으로는 달성 할 수 없었습니다 ... 맞습니까? –

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@ TianyiNi. . . 내 요점은 * 그 자체로는 * 결정 트리에 유용하지 않습니다. 임의의 포리스트 알고리즘을 조사해야합니다. 분할에 사용되는 필드의 임의 화는 해당 상황에서 작업을 수행하는 것입니다. –