Публикации по теме 'random-forest'


Дерево решений и случайный лес с нуля
Всестороннее введение неспециалиста в дерево решений и алгоритм случайного леса Дерево решений и случайный лес, вероятно, являются одними из самых классических алгоритмов в мире машинного обучения. В этом уроке мы проведем вас, читатель, на прогулку по парку, чтобы оценить красоту алгоритма, стоящего за этими величественными деревьями. Помимо того, что мы даем вам простую интуицию, лежащую в основе структуры этих алгоритмов, мы проведем вас через коды с пониманием с нуля, так что в..
Три лучшие регрессионные модели машинного обучения для прогнозной аналитики
Когда дело доходит до регрессионного анализа в области машинного обучения, выделяются три модели: линейная регрессия, машины опорных векторов (SVM) и случайные леса. Эти модели машинного обучения обычно используются учеными, аналитиками и исследователями данных для прогнозной аналитики и выявления тенденций и закономерностей в наборах данных. Линейная регрессия Линейная регрессия является самой базовой из этих моделей и статистическим методом, который моделирует взаимосвязь между..
Все, что вам нужно знать о Random Forest Tree
Что такое случайный лес? Случайный лес — это популярный метод ансамблевого обучения, в частности, метод мешков, который создает «лес» из нескольких деревьев решений во время обучения и выводит класс, который является режимом классов (классификация) или средним/средним предсказанием (регрессия). отдельные деревья для невидимых данных. Математика случайного леса: Начальная выборка: случайный лес начинается с выбора «n» случайных подмножеств из набора данных с использованием метода..
Использование случайных лесов, чтобы объяснить, почему игроки MLB попадают в Зал…
Как можно использовать локальные оценки важности для получения общей важности переменных по классам, чтобы понять, почему. Введение Прошлой осенью я написал статью под названием: Rfviz: интерактивный пакет визуализации для интерпретации случайных лесов в R . Эта статья представляет собой руководство по инструменту визуализации в R. Я хотел дать возможность не использовать инструмент визуализации для получения результатов того же типа. Итак, эта статья представляет собой пример..
Постсезонные прогнозы НФЛ-2020 на основе модели машинного обучения - Конференция
НАУКА ДАННЫХ Постсезонные прогнозы НФЛ-2020 на основе модели машинного обучения - Конференция Счета пользуются большим спросом благодаря активному нападению и устойчивой защите, Пакеры с тонким краем В течение первых двух недель плей-офф НФЛ я делился своими прогнозами по модели (V 5.0) ( Wild Card , Divisional ). После 10 игр производительность модели почти полностью соответствовала производительности в тестовой выборке для прогнозирования победителей (фактическое: 7/10, 70%;..
Блокнот для начинающих со случайным лесом!
Стартовый код, который вы можете изменить для своего варианта использования Random Forest. Случайный лес — это контролируемый алгоритм обучения, который используется как для классификации, так и для регрессии. Существует множество различных моделей, позволяющих прогнозировать данные классификации. Логистическая регрессия является одной из наиболее распространенных для биномиальных данных. Другие методологии включают машины опорных векторов ( SVM ), наивный байесовский метод и..
Почему выбирают случайный лес, а не деревья решений
"Машинное обучение" Почему выбирают случайный лес, а не деревья решений Краткое руководство по деревьям решений и случайному лесу. Деревья решений относятся к семейству контролируемых алгоритмов классификации . Они довольно хорошо справляются с задачами классификации , путь принятия решения относительно легко интерпретировать, а алгоритм быстрый и простой. Ансамблевой версией деревьев решений является случайный лес. Таблица содержания Деревья решений..