Публикации по теме 'random-forest'
Случайная классификация леса
Случайный лес — самый популярный алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Использовать Random forest в python просто и интуитивно понятно. В этой статье я буду использовать библиотеку python и sklearn для реализации примера задачи классификации случайного леса. Я бы посоветовал просмотреть мою статью о дереве решений, чтобы лучше понять случайный лес.
Полный код проекта можно найти здесь, на моей странице github,..
Деревья решений и случайные леса в Pyspark
Одним из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения в мире науки о данных является дерево решений, потому что его легко реализовать и понять, даже если у вас ограниченные знания о том, как работает машинное обучение. Расширением алгоритма дерева решений является случайный лес, который просто выращивает несколько деревьев одновременно и выбирает наиболее распространенное или среднее значение в качестве конечного результата. Оба они представляют собой алгоритмы классификации,..
Прогулка по лесу: разгадка тонкостей алгоритма случайного леса в ИИ
Случайный лес ~ — такое успокаивающее название для хаотического процесса, некоторые могут не чувствовать то же, что и я в отношении случайного леса. Для меня алгоритм Random Forest столь же красив, сколь и хаотичен, он ищет лучший параметр для дерева решений, которое само по себе состоит из различных параметров решений, но также экономит время, выполняя длительную работу за вас.
Что такое алгоритм случайного леса?
Алгоритм случайного леса — это популярный метод машинного обучения,..
Изучение деревьев решений, случайных лесов и машин повышения градиента: руководство по древовидным…
Модели машинного обучения на основе деревьев — это популярное семейство алгоритмов, используемых в науке о данных как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они особенно хорошо подходят для обработки сложных и нелинейных отношений в данных, что делает их идеальными для широкого спектра приложений.
Обучение ансамблю — Случайный лес
Введение
Когда-то трое друзей хотели определить лучшую пиццерию в городе. Они решили провести опрос и узнать мнение знакомых людей. Первый друг, назовем его «Рэндом», решил угадать и выбрать пиццерию, не спрашивая ничьего мнения. Второй друг, назовем его Соло, решил полагаться только на собственный опыт и предпочтения. Он был в одной конкретной пиццерии и думал, что она была лучшей. Итак, он предложил всем попробовать это место, не принимая во внимание другие мнения.
Третий друг,..
Объяснение модели Random Forest вашим деловым партнерам
Вы находитесь на встрече со своими деловыми партнерами, чтобы просмотреть результаты модели. Цель : сделать так, чтобы ваши деловые партнеры приняли высокопроизводительную сложную модель под названием "случайный лес".
С чего начать?
Настройка
Ваши деловые партнеры недавно узнали о линейных моделях и начинают чувствовать себя знакомыми с процессом моделирования. Сложные модели работают лучше, и вы хотите представить их своим деловым партнерам, потому что мы хотим предоставить..
Урок 9: Машинное обучение — Интуиция случайных лесов
Представьте, что вы организуете вечеринку и хотите решить, подавать ли пиццу или суши. Вы можете узнать мнение своих друзей, но у каждого друга могут быть разные вкусы, и некоторые из них могут быть более осведомлены о предпочтениях в еде, чем другие.
Вместо того чтобы полагаться на мнение одного друга, вы решаете посоветоваться с группой друзей. Каждый друг выскажет свое мнение, и вы пойдете с большинством голосов. Таким образом, вы сможете принять более надежное решение, потому что..
