Публикации по теме 'random-forest'
Случайный лес на простом английском: почему он так популярен?
Все, что вы хотели знать о часто используемом алгоритме
Random Forest - один из самых популярных и часто используемых алгоритмов в реальных проектах по науке о данных, а также в соревнованиях по науке о данных. Идея этой истории - использовать простые термины для объяснения этого популярного алгоритма. Алгоритм случайного леса представляет собой ансамблевую модель, что означает, что в процессе построения прогнозов создается несколько моделей. Чтобы быть конкретным, в случае..
Классификация и регрессия случайным лесом
Введение:
Случайный лес — один из самых популярных и распространенных алгоритмов машинного обучения из-за его простоты и гибкости, позволяющей использовать его как в классификации, так и в задачах, основанных на регрессии. Сегодня мы собираемся узнать, как работает случайный лес.
СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС
Случайный лес — это классификатор ансамбля (методы, которые генерируют множество классификаторов и объединяют их результаты), который состоит из множества деревьев решений и выводит класс,..
Использование методов машинного обучения для прогнозирования успеха стартапа.
Поскольку финансирование стартапов в 2021 году достигнет рекордно высокого уровня, здесь мы собираемся использовать методы машинного обучения, чтобы предсказать, будет ли стартап успешным на основе нескольких финансовых и рыночных атрибутов.
В этом проекте используются такие технологии, как Jupyter Notebook, Python и его библиотеки Pandas, Scikit Learn и Streamlit. Готовое веб-приложение можно найти здесь: https://startup-predictr.herokuapp.com/
Очистка набора данных .
Набор..
Машинное обучение со случайными лесами
Аннотация
В этой статье описывается алгоритм случайного леса, один из самых успешных ансамблевых методов машинного обучения. Случайные леса объединяют случайные наборы деревьев решений, чтобы получить лучший прогноз. Случайные леса используются как для задач классификации, так и для задач регрессии в машинном обучении.
Введение
Случайные леса являются популярными методами классификации. Они стремятся избежать переобучения, выбирая оптимальные прогнозы из случайно сгенерированного..
Руководство по использованию классификатора случайных лесов в PySpark
В этой статье я дам вам пошаговое руководство по использованию PySpark для классификации цветов ириса с помощью классификатора случайных лесов.
Я использовал популярный набор данных Iris и дал ссылку на набор данных в конце статьи. Я использовал Google Colab для кодирования, а также предоставил блокнот Colab в разделе "Ресурсы".
Pyspark - это Python API для Apache Spark, а pip - это менеджер пакетов для пакетов Python.
!pip install pyspark
С помощью приведенной выше команды..
Случайные леса
В семействе алгоритмов обучения с учителем существует множество методов для выполнения классификации или регрессии по обучающему набору. Метод машинного обучения, который мы применяем для решения проблемы, часто приводит к одной модели. Мы в основном зависим от этой модели для всех наших результатов. Лучшее, что мы можем сделать, это настроить гиперпараметры.
Но что, если бы мы могли комбинировать различные типы моделей и получить ансамблевую модель, которая учитывает слабые стороны..
Алгоритм случайных лесов объяснен на реальном примере и немного кода Python
Случайные леса - это алгоритм машинного обучения, который решает одну из самых больших проблем с деревьями решений : дисперсию .
Это статья номер два из серии, посвященной древовидным алгоритмам, группе широко используемых алгоритмов контролируемого машинного обучения.
Первая статья была о Дереве решений . В следующей и последней статье этой серии исследуются деревья принятия решений с градиентным усилением. Все объяснено с помощью реальных примеров и кода Python.
Следите..
