Breve definición de impulso :
¿Puede un conjunto de estudiantes débiles crear un solo estudiante fuerte? Un alumno débil se define como un clasificador que solo está ligeramente correlacionado con la clasificación verdadera (puede etiquetar ejemplos mejor que adivinar al azar).
Breve definición de bosque aleatorio :
Random Forests cultiva muchos árboles de clasificación. Para clasificar un nuevo objeto a partir de un vector de entrada, coloque el vector de entrada debajo de cada uno de los árboles en el bosque. Cada árbol da una clasificación, y decimos que el árbol "vota" para esa clase. El bosque elige la clasificación que tiene más votos (sobre todos los árboles en el bosque).
Otra breve definición de Bosque aleatorio :
Un bosque aleatorio es un metaestimulador que se ajusta a varios clasificadores de árbol de decisión en varias submuestras del conjunto de datos y utiliza el promedio para mejorar la precisión predictiva y controlar el sobreajuste.
Según tengo entendido, Random Forest es un algoritmo de impulso que utiliza árboles como clasificadores débiles. Sé que también usa otras técnicas y las mejora. ¿Alguien me corrigió que Random Forest no es un algoritmo de refuerzo?
¿Alguien puede elaborar sobre esto, por qué Random Forest no es un algoritmo de impulso?