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Sobre esta actividad

ISLP book training

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Yukutman
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Estados Unidos

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ISLP CH - 8 Tree Based MethodsVersión en línea

ISLP book training

por Yukutman
1

Random forests use randomly chosen subsets of size "m" from the predictor space having "p" number of predictors in their data set.

2

Bagging can be explained as Random Forests with "m = p". Where "m" is the subset size and "p" is the number of total predictors in the chosen data set.

3

Random Forests help to reduce overreliance on one strong predictor.

4

Is BART similar to boosting in that it iteratively fits trees to residuals, but differs by sampling trees via Bayesian MCMC under priors rather than using greedy stagewise optimization?

5

Burn-in method is a method used in BART to discard first "A" trees out of evaluation because they might have performed poorly.

6

Boosting and BART does not directly use original dataset when forming trees

7

Deep, unpruned trees have high variance, low bias.

8

In Bagging, large number of trees cause overfitting.

 
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