Публикации по теме 'random-forest'
Алгоритм случайных лесов
Random Forests — это алгоритм машинного обучения, принадлежащий к семейству ансамблевого обучения. Это расширение алгоритма дерева решений, которое создает большое количество деревьев решений и объединяет их прогнозы для получения окончательного прогноза.
Вот некоторые из основных преимуществ и недостатков использования случайных лесов:
Плюсы:
Хорошая производительность: Random Forests известен своей хорошей производительностью и способностью обрабатывать многомерные данные. Он..
Полное руководство по цифровой картографии почв: введение
Полное руководство по цифровой картографии почв: введение
В этой первой статье серии мы исследуем «что, почему и как» в DSM.
Существует много определений цифровой картографии почвы или DSM, одно из них —
«Создание и заполнение баз данных почв с географической привязкой, созданных с заданным разрешением с использованием методов полевых и лабораторных наблюдений в сочетании с данными об окружающей среде посредством количественных отношений».
Существует анонимное определение,..
Алгоритмы машинного обучения и выбор модели
Введение
Огромный набор данных включает в себя данные о 891 пассажире, которые находились на борту, когда корабль отплыл 15 апреля 1912 года. У некоторых пассажиров на корабле было больше шансов выжить при крушении, чем у других, как говорится в пояснении на сайте Kaggle. Женщины, дети и представители высшего класса имели приоритет, когда не хватало спасательных шлюпок на всех. В этой статье наша задача состоит в том, чтобы разработать модель для прогнозирования того, кто из этих 891..
Подробное объяснение случайных лесов Особенности важности Смещение
Многие специалисты по науке о данных используют случайный лес для своих экспериментов, прогнозов и принятия решений, поскольку это мощная модель, которая может быть довольно точной, простой для понимания и может использоваться с большинством типов данных без необходимости делать это. масштабирование функций или обработка несбалансированных данных.
В дополнение к способности прогнозирования случайного леса он может возвращать метрики, которые могут помочь в интерпретации модели, зная, какие..
Демистификация случайного леса — Часть 2
В предыдущем посте мы рассмотрели основы деревьев, как они разбиваются, как они вычисляются и как классификатор приходит к конкретному прогнозу, используя примеры кода.
В этом посте мы переходим к следующему шагу — ансамблевому методу обучения для классификации, регрессии и других задач, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения и вывода класса, который является режимом классов или средним предсказанием отдельные деревья. Случайный лес похож на..
Обнаружение и преодоление несбалансированных наборов данных
Впервые опубликовано в блоге ведущего на https://anchormen.nl/blog/data-science-ai/imbalanced-datasets-machine-learning-cycle/ . Спасибо моим коллегам из Anchormen за предоставленное время и ресурсы для написания этой записи в блоге!
Несбалансированные данные
Стремясь внедрять инновации и разрабатывать новые решения или продукты, компании часто сталкиваются с недостатком данных для поддержки своих новых идей. Большая часть данных отражает то, что уже известно — как клиенты ведут..
Изучение алгоритма случайного леса - основы, которые вам необходимо знать
Random Forest - один из тех алгоритмов старой школы, которые покорили мир, когда он появился в игре. Неожиданно появился мощный алгоритм, способный моделировать нелинейные данные с очень высокой точностью.
Модель Random Forest, разработанная сначала Тином Кам Хо, а затем расширенная Лео Брейманом и Адель Катлер, является своего рода швейцарским армейским ножом, который подходит для множества применений, но может быть не лучшим для данной конкретной проблемы. Так что в большинстве..
