Публикации по теме 'random-forest'
Классификатор случайного леса: основные принципы и приложения
Прогнозирование поведения клиентов, потребительского спроса или колебаний цен на акции, выявление мошенничества и диагностика пациентов — вот некоторые из популярных применений алгоритма случайного леса (RF). Используемый для задач классификации и регрессии, он может значительно повысить эффективность бизнес-процессов и научных исследований.
В этом сообщении блога будет рассмотрен алгоритм случайного леса, его принципы работы, возможности и ограничения, а также реальные приложения...
A/B-тестирование с Random Forest
Общий непараметрический A/B-тест на основе случайного леса с использованием R-пакета hypoRF
Авторы: Лорис Мишель , Джеффри Нэф
Важность A/B-тестирования для принятия бизнес-решений — не новая тема. Мы можем указать читателю на эту историю , чтобы получить хорошее представление об основных шагах и проблемах, лежащих в основе A/B-тестирования.
Однако, когда дело доходит до выбора тестовой статистики, это иногда оказывается сложной задачей из-за отсутствия точной метрики для..
Вау, обучение с учителем может выполнять рекомендательная система?
Вау, обучение с учителем может выполнять рекомендательная система?
Эта статья была написана для изучения системы классификации текстов. Используя описание меток, будет рассчитан ближайший класс.
Раз в день, в свой обычный учебный день, я задавался вопросом, как мы можем получить ближайший объект по его описанию; и с помощью контролируемого обучения. Следовательно, я использую модель машинного обучения в учебном случае.
ДАВАЙТЕ НАЧНЕМ!!!
ЭДА
Модель машинного обучения можно..
Регрессия случайного леса на наборе данных OLX
Практический пример сквозного машинного обучения
Привет, красивые люди, надеюсь, у вас все в порядке. Я тоже в порядке. Сегодня я собираюсь показать вам, как мне удалось выбросить сообщение olx и применить регрессию к этим данным.
Введение в проблему:
Проблема, которую мы будем решать, - это прогнозирование просмотров публикаций объявлений olx с использованием набора данных olx. Я использую утилизированный набор данных olx (который я отбросил сам), этот набор данных содержит 50 000..
Прогнозирование успеха телефонной кампании банковского телемаркетинга с помощью машинного обучения
Введение
Телемаркетинг – это прямой маркетинг товаров или услуг потенциальным клиентам по телефону, Интернету или факсу [2]. Хотя телемаркетинг обычно осуществляется с помощью прямых телефонных звонков, когда телемаркетолог убеждает потенциальных пользователей подписаться на продукт компании. Следовательно, успех телемаркетинга можно измерить количеством сделанных звонков.
Расстановка приоритетов, таргетинг и отбор потенциальных клиентов с определенной характеристикой предлагаемых..
Случайный лес не работает
Серьезный беспорядок, которого может достичь случайный лес. несколько видов данных сильно отличаются от тех, которые мы используем для случайных лесов.
Случайный лес известен своей эффективностью среди точности и дороговизны . Да, вы правильно прочитали, это требует больших вычислительных мощностей.
Почему случайный лес имеет более высокий рейтинг, чем деревья решений
Деревья решений просты для понимания и интерпретации. Деревья решений в большинстве своем нестабильны, а..
Видеть лес за деревьями: введение в случайный лес
Случайные леса довольно аккуратные. Они используют ансамблевое обучение , чтобы использовать то, что обычно считается слабым учеником ( дерево решений ), для создания более сильного и надежного метода моделирования.
Случайные модели леса состоят из деревьев решений, поэтому важно убедиться, что вы разбираетесь в деревьях, прежде чем браться за лес. Если вам нужно освежить в памяти деревья решений, найдите время и ознакомьтесь с Посадкой семян - Введение в деревья решений ...
