সিদ্ধান্ত গাছের স্থান বনাম এলোমেলো বনগুলির এমসিসিএম নমুনা

Question

একটি র্যান্ডম বন একটি সংগ্রহ সিদ্ধান্ত গাছ এলোমেলোভাবে (এবং কখনও কখনও প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যাগিং) সঙ্গে প্রতিটি গাছ গড়ে তুলতে শুধুমাত্র নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে গঠন করেন। স্পষ্টতই তারা ভাল শিখেছে এবং সাধারণীকরণ করে। সিদ্ধান্তের জায়গার জন্য কেউ কি সিসিএমসি নমুনা করেছেন বা এলোমেলো বনের সাথে তুলনা করেছেন? আমি জানি যে এমসিএমসি চালানো এবং সমস্ত নমুনাযুক্ত গাছগুলি সংরক্ষণ করা গণ্যতামূলকভাবে আরও ব্যয়বহুল হতে পারে তবে আমি এই মডেলটির তাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্যগুলিতে আগ্রহী, গণনা ব্যয় নয়। আমি যা বলতে চাইছি তা এরকম কিছু:

1. একটি এলোমেলো সিদ্ধান্ত গাছ তৈরি করুন (এটি সম্ভবত ভয়াবহভাবে সম্পাদন করবে)
2. মতো কিছু দিয়ে গাছের সম্ভাবনা গণনা করুন বা সম্ভবত একটি শব্দ যুক্ত করুন।$P(Tree|Data) \propto P(Data|Tree)$$P_{prior}(Tree)$
3. গাছ পরিবর্তন করতে একটি এলোমেলো পদক্ষেপ চয়ন করুন এবং সম্ভাবনা উপর ভিত্তি করে নির্বাচন করুন ।$P(Tree|Data)$
4. প্রতিটি এন পদক্ষেপে, বর্তমান গাছের একটি অনুলিপি সংরক্ষণ করুন
5. কিছু বড় এন * এম বারের জন্য 3 এ ফিরে যান
6. ভবিষ্যদ্বাণী করতে এম সংরক্ষিত গাছের সংগ্রহ ব্যবহার করুন

এটি কি এলোমেলো বনগুলিতে অনুরূপ পারফরম্যান্স দেবে? নোট করুন যে এখানে আমরা এলোমেলো বনগুলির থেকে ভিন্ন কোনও পদক্ষেপে ভাল ডেটা বা বৈশিষ্ট্যগুলি ফেলে দিচ্ছি না।

Comments

আমি নিশ্চিত নই যে এটি আপনার স্কেচ পদ্ধতিতে ঠিক একই ধরণের, তবে বার্ট আছে । এখানে একটি একটি লিঙ্ক আছে পিডিএফ

— joran

Answer 1

এটি 13 বছর আগে চ্যাপম্যান, জর্জ এবং ম্যাককুলাচ (1998, জাসা) দ্বারা সম্পন্ন হয়েছিল । অবশ্যই এই ধারণাটি থেকে বেড়ে ওঠা বায়েশিয়ান রিগ্রেশন গাছগুলিতে বিশাল সাহিত্য রয়েছে।

Answer 2

দুর্ভাগ্যক্রমে, চিপম্যান এট আল। তাদের বায়সিয়ান কার্ট পদ্ধতির মধ্যে কেবলমাত্র সম্ভাব্য গাছটি বের করা যায়। তারা কখনও গাছের ওপরে গড়ের চেষ্টা করে না এবং র্যান্ডম ফরেস্ট এবং অতিরিক্ত গাছের সাথে পারফরম্যান্সের তুলনা করে।

আমি সবে চিপম্যানের বার্ট পেপার পড়েছি। আমি যদি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে এটি মি গাছের সংগ্রহের তুলনায় কে নমুনাগুলির গড় বায়সিয়ান। এটি বিভিন্ন উপায়ে আকর্ষণীয় এবং দেখে মনে হয় এটি সত্যিই ভাল অভিনয় করেছে। যখন মি = '1' হয়, এটি উত্তর গাছ থেকে আসা 1 টি গাছের কে নমুনাগুলির গড় বায়সিয়ান is তবে, বিশেষ দিকটি নিয়ে খুব বেশি পরীক্ষা করা হয়নি। এবং আমি এখনও রেন্ডম ফরেস্ট বা অতিরিক্ত গাছগুলি সত্য বায়েসের মডেলের সাথে কীভাবে তুলনা করে তা জানতে আগ্রহী হব।