เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| Bagging (Bootstrap Aggregating)× | ต้นไม้ตัดสินใจ× | Random Forest× | |
|---|---|---|---|
| สาขาวิชา | การเรียนรู้ของเครื่อง | การเรียนรู้ของเครื่อง | การเรียนรู้ของเครื่อง |
| ตระกูล | Machine learning | Machine learning | Machine learning |
| ปีกำเนิด≠ | 1996 | 1984 | 2001 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Breiman, L. | Breiman, Friedman, Olshen & Stone | Breiman, L. |
| ประเภท≠ | Ensemble meta-algorithm (variance reduction via bootstrap aggregation) | Recursive partitioning (if-then rules) | Ensemble (bagging of decision trees) |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Breiman, L. (1996). Bagging Predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI ↗ | Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A. & Stone, C.J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. DOI ↗ | Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | Bootstrap Aggregating, bootstrap aggregation, bagged ensemble, bagged predictor | Karar Ağacı (Decision Tree), karar ağacı, classification tree, regression tree | Rastgele Orman (Random Forest), rastgele orman, random decision forest, bagged tree ensemble |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 5 | 4 |
| สรุป≠ | Bagging, short for Bootstrap Aggregating, is an ensemble meta-algorithm introduced by Leo Breiman in 1996 that trains multiple copies of a base learner on independently drawn bootstrap samples of the training data and combines their predictions — by averaging for regression or majority vote for classification — to produce a final predictor with substantially lower variance than any single base learner. | A Decision Tree is an interpretable classification and regression method, formalised by Breiman, Friedman, Olshen and Stone in their 1984 CART framework, that partitions the data with hierarchical if-then rules. Each split sends observations down one branch or another until a prediction is read off the leaf. | Random Forest is an ensemble learning method, introduced by Leo Breiman in 2001, that grows many decision trees on bootstrap samples of the data and combines their votes to produce strong classification and regression. By pooling many slightly different trees, it produces more accurate and more stable predictions than any single tree. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|
|