Sobremuestreo de bosque aleatorio

1. ¿El bosque aleatorio necesita sobremuestreo??
2. ¿Qué es el sobremuestreo aleatorio??
3. ¿Cómo se ocupa de datos desequilibrados en bosque aleatorio??
4. Es un bosque aleatorio afectado por datos desequilibrados?

¿El bosque aleatorio necesita sobremuestreo??

Bosque aleatorio equilibrado (BRF)

Para superar esta limitación, es crucial hacer que los antecedentes de clase sean iguales, ya sea por muestreo o sobremuestreo. Por lo tanto, BRF hace esto dibujando iterativamente una muestra de bootstrap con proporciones iguales de puntos de datos tanto de la minoría como de la clase mayoritaria.

¿Qué es el sobremuestreo aleatorio??

El sobremuestreo aleatorio implica seleccionar aleatoriamente ejemplos de la clase minoritaria, con reemplazo, y agregarlos al conjunto de datos de capacitación. El subjuicio aleatorio implica seleccionar aleatoriamente ejemplos de la clase mayoritaria y eliminarlos del conjunto de datos de capacitación.

¿Cómo se ocupa de datos desequilibrados en bosque aleatorio??

Una manera fácil de superar el problema del desequilibrio de clases al enfrentar la etapa de remuestreo en el embolsado es tener en cuenta las clases de las instancias cuando se extraen al azar del conjunto de datos original.

Es un bosque aleatorio afectado por datos desequilibrados?

Se ha observado que los datos desequilibrados obstaculizan seriamente el rendimiento de clasificación de los algoritmos de aprendizaje, incluidos los bosques aleatorios y otros métodos de conjunto porque sus decisiones se basan en el error de clasificación [21] y donde hay alta integridad en la frecuencia de las etiquetas de clase observadas a un bajo Tasa de error ...