Μπορεί να χτιστεί ένα RandomForest πάνω από KNN, γραμμικά μοντέλα και νευρωνικά δίκτυα; Γιατί;

Το RandomForest είναι μια μέθοδος συνόλου που κατασκευάζει πολλαπλά δέντρα αποφάσεων σε τυχαία δείγματα και υποσύνολα χαρακτηριστικών. Προορίζεται να λειτουργεί με δέντρα αποφάσεων, που είναι τα βασικά μοντέλα σε αυτόν τον αλγόριθμο.

Δεν είναι δυνατόν να κατασκευάσετε ένα RandomForest "πάνω" σε KNN, γραμμικά μοντέλα ή νευρωνικά δίκτυα με την κλασική έννοια, επειδή το RandomForest δεν είναι μια μέθοδος συνόλου για τυχαία μοντέλα, αλλά ένας συγκεκριμένος αλγόριθμος που χρησιμοποιεί δέντρα αποφάσεων.

Γενικά, σχετικά με τα σύνολα, μπορούν να δημιουργηθούν σύνολα από διαφορετικά μοντέλα (π.χ., stacking), όπου τα βασικά μοντέλα θα είναι KNN, γραμμικά μοντέλα, νευρωνικά δίκτυα κ.λπ. Αλλά αυτό δεν είναι πλέον RandomForest, αλλά μια πιο γενική προσέγγιση στα σύνολα.

Εν κατακλείδι:

• Το RandomForest κατασκευάζεται από δέντρα αποφάσεων.
• Δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν KNN, γραμμικά μοντέλα ή νευρωνικά δίκτυα ως βασικά μοντέλα μέσα σε ένα RandomForest.
• Για την ένωση διαφορετικών μοντέλων, χρησιμοποιούνται άλλες μέθοδοι συνόλου (bagging, boosting, stacking).