Для чего в случайном лесу для каждого базового алгоритма случайно выбираются и множество
объектов, и множество признаков в каждой вершине?
a. Чтобы в признаки не попала информация о целевой переменной.
b. Так можно построить более устойчивую к переобучению композицию.
c. Для эффективного ограничения зависимости признаков друг от друга.

Другие предметы Университет Случайный лес и методы ансамблевого обучения случайный лес базовые алгоритмы выбор объектов выбор признаков устойчивость к переобучению зависимость признаков анализ данных университет Новый

Случайный лес - это мощный ансамблевый метод, который использует несколько деревьев решений для улучшения качества предсказаний. Давайте разберем, для чего нужно случайно выбирать как множество объектов, так и множество признаков в каждой вершине.

• Случайный выбор объектов: При создании каждого дерева в случайном лесу используется подвыборка исходных данных. Это позволяет каждому дереву обучаться на разных подмножествах данных, что снижает вероятность переобучения. Если бы все деревья обучались на одном и том же наборе данных, они бы могли слишком сильно подстраиваться под него и не давать хороших результатов на новых данных.
• Случайный выбор признаков: При разделении узлов дерева случайный лес выбирает только подмножество признаков. Это помогает уменьшить корреляцию между деревьями. Если все деревья используют одни и те же признаки, они могут принимать схожие решения, что уменьшает разнообразие ансамбля и может привести к переобучению. Случайный выбор признаков делает каждое дерево более независимым, что в итоге улучшает общую производительность модели.

Теперь давайте посмотрим на предложенные варианты ответов:

• a. Чтобы в признаки не попала информация о целевой переменной. - Это не совсем верно. Случайный выбор признаков не связан с предотвращением попадания информации о целевой переменной. Он служит для улучшения устойчивости модели.
• b. Так можно построить более устойчивую к переобучению композицию. - Этот ответ правильный. Случайный выбор объектов и признаков помогает создать более разнообразный ансамбль, что делает его более устойчивым к переобучению.
• c. Для эффективного ограничения зависимости признаков друг от друга. - Хотя случайный выбор признаков может снизить корреляцию между деревьями, это не основная причина. Основная цель - улучшить устойчивость модели.

Таким образом, правильный ответ - b: так можно построить более устойчивую к переобучению композицию.