Forêt hors du sac et matrice de confusion

Qu’est-ce que le hors-sac dans la forêt aléatoire ?

L’erreur out-of-bag (OOB) est l’erreur moyenne pour chaque calcul en utilisant les prédictions des arbres qui ne contiennent pas dans leur échantillon bootstrap respectif. Cela permet d’ajuster et de valider le RandomForestClassifier pendant son apprentissage [1].

Qu’est-ce que la matrice de confusion dans la forêt aléatoire ?

La matrice de confusion contient des résultats sur l’exactitude de la classification du modèle. Pour un arbre donné dans la forêt, un vote de classe pour une ligne dans les données hors-sac est la classe prédite pour la ligne à partir de l’arbre unique.

Qu’est-ce que les prédictions hors sac ?

Une prédiction faite pour une observation dans l’ensemble de données original en utilisant uniquement des apprenants de base non formés sur cette observation particulière est appelée prédiction hors-sac (OOB). Ces prédictions ne sont pas sujettes à l’overfitting, car chaque prédiction est faite uniquement par des apprenants qui n’ont pas utilisé l’observation pour la formation.

Quel est le but d’une matrice de confusion ?

Une matrice de confusion est un tableau qui est utilisé pour définir la performance d’un algorithme de classification. Une matrice de confusion permet de visualiser et de résumer les performances d’un algorithme de classification.

Qu’est-ce qu’un bon score oob ?

Il n’y a pas de bon oob_score, c’est la différence entre valid_score et oob_score qui compte. Pensez à oob_score comme un score pour un certain sous-ensemble (disons, oob_set) de l’ensemble de formation. Pour apprendre comment il est créé, référez-vous à ceci.
 

Quelle est la différence entre le score OOB et le score de validation ?

Par rapport au score de validation, le score OOB est calculé sur des données qui n’ont pas nécessairement été utilisées dans l’analyse du modèle. Alors que pour le calcul du score de validation, une partie du jeu de données d’entraînement original est en fait mise de côté avant l’entraînement des modèles.
 

Pourquoi la matrice de confusion est-elle meilleure que la précision ?

La précision de la classification seule peut être trompeuse si vous avez un nombre inégal d’observations dans chaque classe ou si vous avez plus de deux classes dans votre ensemble de données. Le calcul d’une matrice de confusion peut vous donner une meilleure idée de ce que votre modèle de classification réussit à faire et des types d’erreurs qu’il commet.
 

Quels sont les 4 paramètres de la matrice de confusion ?

Les éléments de la matrice de confusion sont utilisés pour trouver trois paramètres importants nommés précision, sensibilité et spécificité.
 

Comment puis-je savoir si ma forêt aléatoire est surajustée ?

Afin de vérifier si votre modèle s’adapte trop aux données d’entraînement, vous devez vous assurer de diviser votre ensemble de données en un ensemble de données d’entraînement qui est utilisé pour entraîner votre modèle et un ensemble de données de test qui n’est pas du tout touché pendant l’entraînement du modèle.
 

Qu’est-ce qu’un ensemble de données hors sac et quelle est son utilisation dans une technique de mise en sac ?

L’erreur Out-of-bag (OOB), également appelée estimation Out-of-bag, est une méthode de mesure de l’erreur de prédiction des forêts aléatoires, des arbres de décision boostés et d’autres modèles d’apprentissage automatique utilisant l’agrégation bootstrap (bagging). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d’entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.

La forêt aléatoire est-elle un modèle de mise en sac ?

Random Forest est l’un des algorithmes d’apprentissage automatique les plus populaires et les plus puissants. Il s’agit d’un type d’algorithme d’apprentissage automatique d’ensemble appelé Bootstrap Aggregation ou bagging.
 

La forêt aléatoire est-elle une extension de l’ensachage ?

L’algorithme de forêt aléatoire est une extension de la méthode de mise en sac, car il utilise à la fois la mise en sac et le caractère aléatoire des caractéristiques pour créer une forêt d’arbres de décision non corrélés.