Выбор ответа Middle Деревья и ансамбли обновлено
Случайность признаков в лесу
Вопрос
Зачем случайный лес на каждом разбиении рассматривает случайное подмножество признаков?
Попробуйте сами
Выберите вариант, и откроется разбор.
Показать ответ и разбор
Коротко
Правильный ответ: Чтобы деревья были меньше коррелированы: иначе все начинали бы с одного сильного признака. Дисперсия среднего коррелированных моделей ρσ² + (1 - ρ)σ²/n упирается в корреляцию ρ.
Варианты ответа
- Чтобы ускорить предсказание: в каждом узле дерева хранится меньше признаков и порогов
- Чтобы деревья были меньше коррелированы: иначе все начинали бы с одного сильного признакаправильный ответ
- Чтобы каждое отдельное дерево было точнее: на подмножестве признаков меньше шума от слабых
- Чтобы лес мог работать с пропусками: признаки с NaN просто не попадают в подмножество узла
Разбор
Дисперсия среднего коррелированных моделей ρσ² + (1 - ρ)σ²/n упирается в корреляцию ρ. Если все деревья видят один сильный признак, они похожи друг на друга. Подвыборка признаков (по умолчанию √d для классификации) делает их разнообразнее, и усреднение работает лучше.
- Предсказание не ускоряется, деревья такие же.
- Отдельное дерево как раз немного хуже.
- Обработка пропусков это отдельный механизм.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.