Публикации по теме 'random-forest-classifiers'
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,..
Оценка различных алгоритмов классификации с помощью данных о задержках самолетов
В машинном обучении существует так много разных методов решения одной и той же задачи, что может быть трудно понять, какой алгоритм использовать. Используя данные о внутренних самолетах США, мы стремились сравнить эффективность трех различных известных методов прогнозирования на основе бинарной классификации, логистической регрессии, случайных лесов и наивного байесовского метода.
Нашим первым шагом в этом процессе было решить, как сфокусировать область нашего анализа. Мы использовали..
Прогнозирование просмотров предложений: как классификаторы случайного леса повышают эффективность маркетинговых кампаний Starbucks
Обзор
На современном высококонкурентном рынке компании постоянно ищут способы улучшить свои маркетинговые стратегии и увеличить свои доходы.
Один из способов сделать это — использовать методы науки о данных для прогнозирования поведения клиентов и соответствующей адаптации маркетинговых кампаний.
В этом отчете я представляю исследование, целью которого было предсказать, будут ли пользователи приложения Starbucks просматривать предложения, если они будут отправлены им. В..
Классификатор случайного леса в Python
Hi!
В этом посте я покажу, как сделать классификатор случайного леса в Python. Во-первых, вам нужно загрузить данные о жилье в Мельбурне, которые я использовал с Kaggle .
Шаг 1 — Предварительная обработка данных
импортировать панд как pd melb_data = pd.read_excel('melb_data.xlsx') # импортировать из Excel melb_data.isnull().sum() # сколько NA в каждой переменной melb_data = melb_data.dropna() # удалить строки, содержащие значения NA melb_data.head(5)
aa = melb_data.describe() #..
Случайный лесной классификатор
Классификатор случайного леса:
Случайный лес — это метод ансамбля, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Целью этого метода является построение прогностических моделей. В случае случайного леса модель создает случайные некоррелированные деревья решений, составляя из него целый лес, чтобы через пару раундов выбрать наилучший возможный ответ. Дерево решений — это древовидная диаграмма, используемая для определения курса действий. Каждая ветвь..
Прогнозирование травм во время инцидентов с применением силы полицией Нью-Йорка
Проект Bootcamp для модуля классификации машинного обучения
Предыстория/мотивация
Для моего проекта четвертого модуля Учебного курса Metis по науке о данных и машинному обучению — Классификация машинного обучения — я решил построить модель для прогнозирования вероятности того, что субъект, не являющийся сотрудником полиции Нью-Йорка (т. серьезная травма или более серьезная травма во время инцидента с применением силы полицией Нью-Йорка.
Я выбрал эту тему по трем основным..
Алгоритм случайного леса
Случайный лес – это ансамблевый метод обучения для классификации, регрессии и других задач, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения и вывода класса, являющегося режимом классов (классификация) или среднее предсказание (регрессия) отдельных деревьев.
Алгоритм случайного леса объединяет несколько алгоритмов деревьев решений для повышения стабильности и точности принятия решений. Это популярный алгоритм машинного обучения, поскольку он может..
