放回抽樣與不放回抽樣
考慮N個球，n白，其余黑，分別計算放回和不放回抽樣時，第k次取出白球的概率。 放回：p=n/N 不放回：第一次必然是n/N 第二次：考慮到第一次可能取出白或黑，p=p(Np-1)/(N-1) + (1-p)Np/(N-1)=n/N ...
原文：隨機森林為何要有放回抽樣
最近的一次面試經歷中，有被問到過隨機森林為什么要用有放回的隨機采樣。平時的自己確實沒有去仔細想過這些問題，所以最終慘淡而歸。 好了，回到正題吧，隨機森林是可以降低模型的方差，這里借鑒了下其它同學的回答，記錄一下。 . 如果不放回抽樣，那么每棵樹用的樣本完全不同，基學習器之間的相似性小，投票結果差，模型偏差大 . 如果不抽樣，那么基學習器用所有樣本訓練，基學習器太相似差異性太小，模型的泛化性就很差 ...
2019-12-25 09:15 0 1762 推薦指數：
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