Son Auto-Asociativa Árboles de Regresión Distintos de Auto-Regresivo de los Árboles?

Question

Después de leer un poco en el campo yo estaba confundido en cuanto a si estos dos modelos son distintas o realmente el mismo. Estoy buscando un simple sí/no con una breve explicación.

Tenga en cuenta que la Auto-Asociativa es un término utilizado principalmente en el contexto de las Redes Neuronales, sólo en raras ocasiones en el contexto de la decisión o árboles de regresión.

Answer 1

Los términos de auto-asociativa y de auto-regresivo no están relacionados.

Auto-asociativa modelos de aprender de sus propios aportes. La asignación de la función es la aproximación de la función identidad, $f(x) = x$. Esto es útil porque el modelo ha aprendido una representación interna de la distribución de entrada. Son útiles para cosas como la imputación de los datos faltantes, muestreo, o (en el contexto de las redes neuronales) pre-capacitación/transferencia de aprendizaje.

Por ejemplo, se muestra a continuación es un bosque aleatorio de muestreo a partir de un juguete conjunto de datos. El bosque aleatorio fue entrenado en la identidad de función iterada 10.000 veces, como

out = np.zeros((10000,2))
for i in xrange(10000):
    out[i] = model.predict(current + np.random.normal(0,0.1,2))

El único lugar en el que estoy familiarizado con el árbol de los métodos comúnmente tener un auto-asociativa sentir a ellos es para la imputación de datos faltantes. Tratar cada columna como la regresión del problema, dado que las entradas de las otras columnas. Cuando se encuentran con una característica que falta es imputado utilizando el modelo adecuado.

Auto-regresivo de los modelos de aprender la función de mapeo de $f(x_t) = x_{t+1}$. Esto es útil para el pronóstico de series de tiempo. A mi entender, este se refiere casi exclusivamente a un determinado modelo presentado en la regresión automática de Árboles de Decisión. Este modelo es una bolsa de árboles, con cada hoja que se llega por algunos booleano condiciones, lleno de vainilla lineal autorregresivo modelos. Técnicamente, usted podría apenas uso normal de los árboles de regresión en autorregresivos entradas, pero esto a menudo resulta en la modelización de la abrupta discontinuidad y step-wise la falta de linealidad no se encuentran comúnmente en liso de series de tiempo.