Публикации по теме 'random-forest'


Алгоритм случайного леса с Python
Алгоритм случайного леса с Python Эта статья состоит из четырех частей: Что такое случайный лес? Применение алгоритма случайного леса. Преимущества случайного леса Случайный лес с Python ( с кодом ) В этой статье мы рассмотрим, а также увидим код знаменитого алгоритма контролируемого машинного обучения «Случайные леса». Что такое случайный лес? Случайные леса - это модели сложенного дерева решений , которые разбиваются на подмножество функций при каждом разбиении...
Регрессионная модель RandomForest для прогнозирования цен на 10-летние казначейские облигации США с использованием…
Создать #datascience #machinelearning #algorithm относительно просто. 8 строк кода #python . Больше всего работы требуют другие этапы процесса — определение проблемы, #datawrangling , выбор модели, #optimization , развертывание, постоянное совершенствование. Приведен пример построения #randomforest #регрессионной модели для прогнозирования цен на 10-летние #казначейские обязательства #bond США с использованием нескольких #macroeceonomic точки данных. Графики показывают..
Повышение градиента с использованием случайных лесов для приложения к прогнозу стоимости проезда в такси в Нью-Йорке…
В этой короткой статье я опишу использование повышения градиента с использованием случайных лесов для применения к задаче прогнозирования стоимости проезда в такси в Нью-Йорке на Kaggle. Также я сравню два самых популярных пакета: LightGBM от Microsoft и CatBoost от Яндекса. Сначала я кратко расскажу о случайных лесах. Случайный лес — это, по сути, ансамбль деревьев решений, обычно обучаемых с помощью метода мешков, где максимальное количество выборок устанавливается в..
Прогнозирование географического происхождения образцов рыбы с использованием моделей случайного леса
Как концепции машинного обучения могут помочь в управлении рыболовством Проблема Я пытался показать полезность анализа, который группирует происхождение образцов рыб определенного вида с учетом формы ушной кости рыбы. Основная концепция заключается в том, что рыбы в отдельных группах для определенного вида, например, трески, имеют уникальную форму ушной кости, которая может использоваться для определения географического региона, из которого они прибыли. Я хотел показать, насколько..
Машинное обучение для программистов и не только
В этой серии публикаций подробно рассказывается о каждом уроке курса «Введение в машинное обучение для программистов», предлагаемого Fast.ai. Почему я должен читать эту серию? Чем отличаются мои заметки к курсу Fast.ai? С моей личной целью стать Data Scientist с большим количеством практических «как» и достаточным количеством теоретических «почему», эта серия сообщений Medium объединит лучшее из обоих миров: С одной стороны, курсы и уроки, предлагаемые Fast.ai, учат студентов,..
Алгоритм случайного леса в Python с нуля
Кодирование мощного алгоритма на Python с использованием (в основном) массивов и циклов Эта статья призвана демистифицировать популярный алгоритм случайного леса (здесь и по всему тексту - RF ) и показать его принципы с помощью графиков, фрагментов кода и выходных данных. Полная реализация написанного мной алгоритма RF на python доступна по адресу: https://github.com/Eligijus112/decision-tree-python Я настоятельно рекомендую всем, кто наткнулся на эту статью, углубиться в код,..
Основы: ансамблевые методы
Наука о данных с нуля Основы: ансамблевые методы Методы упаковки, случайного леса и ускорения для повышения производительности Ансамблевые методы - это версия старой пословицы о том, что две головы лучше, чем одна: если одна модель работает хорошо, то несколько моделей, работающих согласованно, могут работать еще лучше. Конечно, одна из проблем заключается в том, что может быть сложно собрать достаточно данных для создания нескольких независимых моделей. Оказывается, лишь немного..