Zufälliger Wald aus dem Sack und Konfusionsmatrix

Was ist Out-of-Bag in Random Forest?

Der Out-of-bag-Fehler (OOB) ist der durchschnittliche Fehler für jeden Baum, der anhand der Vorhersagen der Bäume berechnet wird, die nicht in ihrer jeweiligen Bootstrap-Stichprobe enthalten sind. Auf diese Weise kann der RandomForestClassifier angepasst und validiert werden, während er trainiert wird [1].

Was ist die Konfusionsmatrix im Random Forest?

Die Konfusionsmatrix enthält Ergebnisse über die Klassifizierungsgenauigkeit des Modells. Für einen bestimmten Baum im Wald ist ein Klassenvotum für eine Zeile in den Out-of-Bag-Daten die vorhergesagte Klasse für die Zeile aus dem einzelnen Baum.

Was sind Out-of-Bag-Prognosen?

Eine Vorhersage, die für eine Beobachtung im Originaldatensatz nur mit Basislernern gemacht wird, die nicht auf diese spezielle Beobachtung trainiert wurden, wird als Out-of-bag-Vorhersage (OOB) bezeichnet. Diese Vorhersagen sind nicht anfällig für eine Überanpassung, da jede Vorhersage nur von Lernern gemacht wird, die die Beobachtung nicht zum Training verwendet haben.

Was ist der Zweck einer Verwechslungsmatrix?

Eine Konfusionsmatrix ist eine Tabelle, die dazu dient, die Leistung eines Klassifizierungsalgorithmus zu definieren. Eine Konfusionsmatrix visualisiert und fasst die Leistung eines Klassifizierungsalgorithmus zusammen.

Was ist ein guter oob-Wert?

Es gibt keinen guten oob_score, es ist der Unterschied zwischen valid_score und oob_score, der zählt. Stellen Sie sich den oob_score als eine Punktzahl für eine Teilmenge (z. B. oob_set) der Trainingsmenge vor. Um zu erfahren, wie er erstellt wird, siehe dies.
 

Was ist der Unterschied zwischen dem OOB-Score und dem Validierungsscore?

Im Vergleich zum Validierungsscore wird der OOB-Score anhand von Daten berechnet, die nicht unbedingt für die Analyse des Modells verwendet wurden. Für die Berechnung des Validierungsscores wird ein Teil des ursprünglichen Trainingsdatensatzes beiseite gelegt, bevor die Modelle trainiert werden.
 

Warum ist die Konfusionsmatrix besser als die Genauigkeit?

Die Klassifizierungsgenauigkeit allein kann irreführend sein, wenn Sie eine ungleiche Anzahl von Beobachtungen in jeder Klasse haben oder wenn Ihr Datensatz mehr als zwei Klassen enthält. Die Berechnung einer Konfusionsmatrix kann Ihnen eine bessere Vorstellung davon vermitteln, was Ihr Klassifizierungsmodell richtig macht und welche Arten von Fehlern es begeht.
 

Was sind die 4 Parameter der Konfusionsmatrix?

Die Elemente der Konfusionsmatrix werden verwendet, um drei wichtige Parameter zu ermitteln: Genauigkeit, Empfindlichkeit und Spezifität.
 

Woran erkenne ich, dass mein Random Forest übermäßig gut passt?

Um zu überprüfen, ob sich Ihr Modell zu stark an die Trainingsdaten anpasst, sollten Sie Ihren Datensatz in einen Trainingsdatensatz, der zum Trainieren Ihres Modells verwendet wird, und einen Testdatensatz, der während des Modelltrainings überhaupt nicht berührt wird, aufteilen.
 

Was ist ein Out-of-Bag-Datensatz und wie wird er in einer Bagging-Technik verwendet?

Out-of-bag-Fehler (OOB), auch Out-of-bag-Schätzung genannt, ist eine Methode zur Messung des Vorhersagefehlers von Random Forests, Boosted Decision Trees und anderen Modellen des maschinellen Lernens unter Verwendung von Bootstrap-Aggregation (Bagging). Beim Bagging wird ein Subsampling mit Ersetzung verwendet, um Trainingsmuster zu erstellen, aus denen das Modell lernen kann.

Ist Random Forest ein Bagging-Modell?

Random Forest ist einer der beliebtesten und leistungsfähigsten Algorithmen für maschinelles Lernen. Er ist eine Art Ensemble-Algorithmus für maschinelles Lernen, der Bootstrap-Aggregation oder Bagging genannt wird.
 

Ist Random Forest eine Erweiterung von Bagging?

Der Random-Forest-Algorithmus ist eine Erweiterung der Bagging-Methode, da er sowohl das Bagging als auch die Zufälligkeit der Merkmale nutzt, um einen unkorrelierten Wald von Entscheidungsbäumen zu erstellen.