Публикации по теме 'random-forest'
Случайный лес
Случайный лес — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, который объединяет несколько деревьев решений для создания более надежной и точной прогнозной модели. Оно было представлено как улучшение по сравнению с одиночными деревьями решений, чтобы уменьшить переоснащение и улучшить производительность прогнозирования.
Вы можете задаться вопросом, чем случайный лес отличается от единого дерева решений (CART). Основное различие между случайным лесом и единым деревом решений (CART)..
Что такое случайное в случайном лесу?
Мой любимый вопрос на собеседовании - «Что такое случайное в случайном лесу?». Я задаю этот вопрос всем, кто утверждает, что использовал Random Forest (RF) в своей работе. Самый распространенный ответ, который я получаю, - это то, что случайный лес называется так, потому что каждое дерево в лесу строится путем случайного выбора выборки данных. Хотя этот ответ частично верен, есть и другие более важные причины для добавления слова random перед словом Forest.
Возникновение случайного..
Структурированный выбор ML-модели для вашей задачи
Занимаясь прикладным анализом данных, крайне важно тщательно продумать соответствующую методологию обработки ваших данных. Хотя однозначного ответа на вопрос о том, какой метод является лучшим, нет, тщательные размышления перед началом анализа могут сэкономить значительное время и предотвратить возможные неудачи в будущем.
Несколько ключевых факторов должны определять ваш процесс принятия решений:
Контекст приложения
Желаемый результат вашего анализа должен быть центральным..
Случайные леса: подробное руководство по популярному методу ансамбля для машинного обучения
Случайные леса — это популярный метод ансамбля для машинного обучения, который может решать как задачи классификации, так и регрессии. Они известны своей высокой точностью и устойчивостью к шуму и выбросам в данных. В этой статье мы рассмотрим, что такое случайные леса, как они работают и как их эффективно использовать для приложений науки о данных.
Что такое случайные леса?
Путешествие по случайным лесам
Случайный лес — это алгоритм машинного обучения, широко используемый в задачах классификации и регрессии. Как следует из названия, случайный лес — это набор деревьев решений. Дерево решений очень хорошо работает с данными, на которых оно обучено, однако оно работает плохо, когда мы используем его на тестовых данных. Таким образом, мы вносим некоторую случайность в процесс их построения и также строим несколько из них.
Шаги по созданию случайного леса
Из исходного набора данных мы..
Случайный лес в машинном обучении 🌳
Обратившись к этой статье, вы сможете лучше понять алгоритм случайного леса и то, как его использовать с реальным набором данных. Кроме того, эта статья состоит из следующего содержания.
◼ Типы машинного обучения
◼ Дерево решений и важные термины
◼ Что такое случайный лес?
◼ Почему случайный лес?
◼ Разница между деревом решений и случайным лесом
◼ Приложение с реальным набором данных
Типы машинного обучения
Прежде чем перейти к случайному лесу, давайте обсудим некоторые..
Космический корабль Титаник — Kaggle
Космический корабль Титаник — это конкурс Kaggle ML. Цель этого состоит в том, чтобы предсказать, какие пассажиры смогли перейти в другое измерение.
В этом посте я объясню свой подход к решению этой проблемы. Так что, если вы готовы, пристегните ремни безопасности, чтобы начать это приключение.
Но сначала давайте познакомимся с нашими пассажирами или набором данных :
8693 образца – пассажиры Функции: HomePlanet, CryoSleep, Cabin, Destination, Age, VIP, RoomService,..
