В чём разница между bagging и random forest?

Разница между bagging и random forest заключается в том, как происходит обучение деревьев решений. sebastianraschka.com stats.stackexchange.com

Bagging предполагает обучение нескольких деревьев решений на bootstrap-образцах обучающего набора. sebastianraschka.com Для каждой модели в ансамбле используется разная случайная подгруппа исходного датасета. support.bigml.com При этом для принятия решения о лучшем разбиении на уровне узла в алгоритме bagging используются все признаки. stats.stackexchange.com

Random forest — это вариация bagging, в которой в качестве базовых моделей используются деревья решений. www.geeksforgeeks.org При обучении каждого дерева используется случайная подгруппа обучающих данных и случайная подгруппа признаков. www.geeksforgeeks.org При этом во время предсказания алгоритм random forest агрегирует прогнозы всех индивидуальных деревьев решений, чтобы сделать окончательное предсказание с более высокой точностью и контролировать переобучение. www.geeksforgeeks.org