Публикации по теме random-forest

Публикации по теме 'random-forest'

Как настроить модель случайного леса

Каковы параметры случайного леса? Алгоритм случайного леса (RF) был впервые представлен Брейнманом в 2001 году. Теперь он стал стандартным инструментом для прогнозирования данных без каких-либо предварительных предположений о функциях и метках. Чтобы повысить производительность вашей модели случайного леса, вам необходимо настроить набор гиперпараметров, который включает: структура каждого отдельного дерева (например, минимальный размер узла, который должен быть разделен) структура..

Случайный лес

Случайный лес — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который, как и дерево решений , можно использовать для классификации , а также для регрессии . Содержание Определение Предположения случайного леса Преимущества случайного леса Недостатки случайного леса Почему название «Случайное» Работа случайного леса Случайный лес и дерево решений Применения случайного леса Ссылки Определение :- Случайный лес или случайный лес решений — это метод,..

Использование машинного обучения для определения идеального дома для команды расширения НФЛ

Среди четырех основных спортивных лиг США Национальная футбольная лига стала самой популярной. Как многомиллиардная компания, она постоянно ищет новые рубежи, чтобы очаровать свою постоянно растущую базу поклонников. Следуя этой логике, на горизонте маячат обсуждения возможного расширения команды. Обещание новой профессиональной футбольной команды, безусловно, является захватывающей перспективой, но оно приводит к важному вопросу, который контролирует весь процесс: где эта команда найдет..

Почему (не) использовать случайные леса?

Я не хочу придумывать здесь длинную историю, а скорее перечислю преимущества и недостатки случайных лесов (RF), чтобы иметь краткую справку. Я более чем рад любым комментариям по перечисленным плюсам и минусам или если у вас есть какие-либо дополнительные комментарии, которые вы хотели бы опубликовать. Плюсы: Преодолевает проблему переоснащения деревьев решений Решает проблемы регрессии и классификации Хорошо работает как с непрерывными, так и с категориальными переменными..

Случайный лес и его реализация

Наряду с его реализацией на Python В этом блоге мы попытаемся понять один из самых важных алгоритмов машинного обучения, то есть алгоритм случайного леса. Мы постараемся взглянуть на то, что делает Random Forest таким особенным, и попытаемся реализовать его на реальном наборе данных. Код вместе с набором данных можно найти здесь . Ансамблевое обучение Метод ансамбля - это метод, который объединяет прогнозы из нескольких алгоритмов машинного обучения вместе, чтобы делать..

Контролируемое машинное обучение для получения дохода на основе поведения пользователя в Интернете.

Набор данных В этом проекте набор данных online_shopper_intention , содержащих данные о поведении пользователей на платформе торговой площадки за 12 месяцев, будет использоваться для оценки эффективности и создания маркетинговой стратегии, Платформа. Эти данные отражают поведение клиентов, а также путь от перехода на веб-сайт до конверсии и получения дохода. На упомянутых выше веб-страницах генерировалась и собиралась информация о посещении пользователя для оценки. Всего имеется 12..

Сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для прогнозирования одобрения кредита: пример из…

Банки получают значительную часть своей прибыли от кредитов, и при большом количестве претендентов на получение кредита точное определение надежных заемщиков, которые будут погашать свои кредиты, является сложной задачей. Процесс ручной оценки подвержен недоразумениям, что приводит к отбору потенциально ненадежных кандидатов. В качестве решения мы находимся в процессе создания системы прогнозирования кредитов на основе машинного обучения. Эта система будет автономно определять..