Баггингде ар бир дарак бир-биринен көзкарандысыз, анткени алар өзгөчөлүктөрдүн жана үлгүлөрдүн ар кандай топтомун эске алышат.
Чечим дарагында каптоо деген эмне?
Bagging (Bootstrap Aggregation) максатыбыз чечим дарагынын дисперсиясын азайтуу болгондо колдонулат. Бул жерде идея алмаштыруу менен туш келди тандалган окутуу үлгүсүндөгү маалыматтардын бир нече топтомун түзүү болуп саналат. … Бир чечим дарагына караганда күчтүүрөөк болгон ар кандай дарактардын бардык божомолдорунун орточосу колдонулат.
Эмне үчүн мүшөктөр окшош дарактарды жаратат?
Баардык капка салынган бак-дарактарыбыз бир эле кесиптерди жасашат, анткени алардын бардыгы бирдей өзгөчөлүктөргө ээ. Бул баардык дарактарды абдан окшош кылат, демек корреляцияны күчөтөт. Дарактардын корреляциясын чечүү үчүн биз туш келди токойго бөлүүнү аткарууда m гана божомолдоочуну кокусунан тандап алууга уруксат беребиз.
Кокус токойду каптоо деген эмне?
Bagging – бул машыгуу берилиштеринин ар кандай топтомдорундагы бир нече моделдерге туура келген ансамбль алгоритми, андан кийин бардык моделдердин божомолдорун бириктирет. Кокус токой – бул баштыктарды толтуруунун кеңейтилиши, ал ошондой эле ар бир маалымат үлгүсүндө колдонулган функциялардын чакан топтомдорун туш келди тандайт.
Кокус токойдо каптоо кантип иштейт?
Кокус токой алгоритми чындыгында каптоо алгоритми: ошондой эле бул жерден биз машыгуу топтомуңуздан туш келди жүктөө үлгүлөрүн тартабыз. Бирок, жүктөө үлгүлөрүнөн тышкары, биз дагыжеке дарактарды үйрөтүү үчүн өзгөчөлүктөрдүн кокустук топтомун тартуу; каптоодо биз ар бир даракты толук функциялар менен камсыз кылабыз.
