Публикации по теме 'random-forest'
Автоматическая настройка гиперпараметров с помощью деревьев решений Tensorflow.
Гиперпараметры контролируют, как обучается модель машинного обучения, и влияют на качество модели. Тогда поиск лучших гиперпараметров является одним из важных этапов моделирования машинного обучения.
Алгоритмы обучения поставляются с гиперпараметрами по умолчанию. Эти значения обеспечивают более точные результаты в большинстве ситуаций. Этот подход используется, когда мы начинаем процесс моделирования. Леса решений Tensorflow также предоставляют шаблоны гиперпараметров..
Все дело в — предвзятости и дисперсии!!
Истинный!! Машинное обучение становится проще, если эти два слова хорошо понятны. Эти два слова помогают нам понять, насколько хороша наша модель.
Давайте разберемся со смещением и дисперсией, используя полиномиальную линейную регрессию:
Предполагая полиномиальную линейную регрессию:
1-й случай :: Степень многочлена = 1,
Эта линия регрессии создаст прямую линию наилучшего соответствия. Предполагая, что у нас есть только обучающие данные, как показано ниже:
Согласно этой..
Изучите алгоритм бэггинга в Python
Случайный лес
В предыдущей статье я объяснил, как работает алгоритм случайного леса.
Случайный лес: пример бэггинга Обучение ансамблем medium.com
Теперь пришло время изучить некоторые ключевые гиперпараметры случайного леса. Мы сосредоточимся на алгоритме классификации, поскольку в качестве примера мы используем титанический набор данных…
Изучение алгоритма случайного леса: от теории к практике с Python
Введение
Алгоритм случайного леса является универсальным и мощным инструментом для решения задач классификации и регрессии. Основываясь на фундаменте ансамблевого обучения и принципах пакетирования, Random Forest стал мощным решением для сложных задач классификации и регрессии. В нашем предыдущем блоге мы погрузились в область ансамблевого обучения и сбора данных, заложив основу для нашего путешествия по сложным слоям алгоритма случайного леса.
Понимание ансамблевого обучения..
Контролируемое машинное обучение — алгоритм случайного леса с Python, часть № 1
Что такое алгоритм случайного леса?
Random Forest — это контролируемый алгоритм машинного обучения, основанный на ансамблевом обучении. В статистике и методах машинного обучения ансамблевые методы используют несколько алгоритмов обучения для повышения эффективности прогнозирования. В этом направлении Random Forest объединяет несколько однотипных алгоритмов. Также мы можем использовать Random Forest как для задач регрессии, так и для задач классификации.
Как работает алгоритм..
Предсказать, останется ли сотрудник в компании
Высокий уровень удержания сотрудников является признаком хорошей компании. Сотрудники могут уйти из компании по многим причинам. В этом проекте я попытался предсказать, уволится ли сотрудник с работы, используя очень крутой набор данных.
Введение в проблему
Мы хотим предсказать, покинет ли сотрудник свою нынешнюю работу в ближайшем будущем. Для этой задачи у нас есть набор данных, в котором есть записи сотрудников, дающих оценки и замечания компаниям, в которых они работали...
Что такое алгоритм случайного леса?
В простом определении, что такое алгоритм случайного леса?
Random Forest — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который широко и всесторонне используется в задачах классификации и регрессии. Он строит деревья решений на разных выборках и принимает большинство голосов за классификацию и среднее значение в случае регрессии.
Как работает алгоритм случайного леса?
Термин «классификатор случайного леса» относится к алгоритму классификации, состоящему из нескольких..
