В чём разница между глубиной базовых алгоритмов в ансамбле Random Forest и Gradient Boosted Decision Tree?

Разница между базовыми алгоритмами в ансамбле Random Forest и Gradient Boosted Decision Tree заключается в следующих аспектах:

• Создание деревьев решений. leonlok.co.uk В Random Forest деревья решений строятся независимо. leonlok.co.uk В Gradient Boosted Decision Tree деревья строятся последовательно, чтобы исправить ошибки предыдущих. leonlok.co.uk

• Агрегирование результатов. leonlok.co.uk В Random Forest результаты деревьев решений агрегируются в конце процесса. leonlok.co.uk В Gradient Boosted Decision Tree результаты каждого дерева решений агрегируются по ходу для расчёта окончательного результата. leonlok.co.uk

• Порядок вывода решений. www.baeldung.com Деревья в Random Forest могут определять свои выходы в любом порядке. www.baeldung.com Затем индивидуальные прогнозы агрегируются в коллективный: класс большинства в задачах классификации или среднее значение в регрессии. www.baeldung.com В Gradient Boosted Decision Tree деревья работают в фиксированном порядке, и эта последовательность не может измениться. www.baeldung.com