Random Forest работает как с классификацией, так и с регрессией как с постановкой задачи. Случайный лес использует число N деревьев решений в качестве базовой модели и предоставляет некоторую выборку данных каждому дереву решений для прогнозирования. если вы не знаете о блогах DT 1 , 2 . для классификации случайный лес берет каждый вывод дерева решений и голосует за тот класс, который имеет наибольшее количество голосов, и принимает его в качестве вывода. для регрессии..

В этой статье демонстрируется прогнозирование опасных сейсмических ударов с использованием различных контролируемых классификаторов, настройка гиперпараметров модели, парадокс точности и важность понимания «бизнес-проблемы» для оценки производительности. Введение В моей предыдущей статье о наборе данных сейсмических ударов, полученном из архива данных UCI, я применил базовые методы анализа данных для проектирования объектов и стратегий разделения тестовых поездов для..

Машинное обучение всегда увлекало меня. Способность анализировать большие объемы данных и затем возможность эффективно получать убедительные результаты - вот что делает этот навык столь востребованным. Однако прелесть этого в том, что мы действительно можем применить концепции и реализовать их на реальных жизненных проблемах. Это подводит меня к этой статье. Здесь я проведу вас через модель, которая дает вероятную оценку заболевания на основе трех введенных симптомов. Я обучил эту..

Классификатор случайного леса — это алгоритм ансамбля , который создает набор деревьев решений из случайно выбранного подмножества обучающего набора, который затем объединяет голоса из разных деревьев решений для определения окончательного класса тестового объекта. . Для лучшего понимания предположим, что Рам планирует купить машину. После исчерпывающего исследования автомобиля он все еще не знает, какую машину он хочет. Он решает прислушаться к мнению своего друга Энди. Чтобы понять..

Диагностика рака — Random Forest Мы собираемся использовать тот же набор данных, который мы использовали в статье о персональном диагностике рака, которая была опубликована ранее. Мы не будем заниматься исследовательским анализом данных, а сразу приступим к реализации модели машинного обучения набора данных. В Random Forests у нас есть Деревья решений как базовые обучающиеся Выборка строк с заменой Выборка столбцов/функций Агрегация для генерации меток При использовании..