Публикации по теме 'random-forest'
Разъяснение регрессии случайного леса с помощью реализации на Python
На предыдущем уроке мы обсудили деревья решений и их реализацию на Python. Мы также упомянули обратную сторону использования деревьев решений - их склонность к переобучению, поскольку они очень чувствительны к небольшим изменениям данных.
В этом уроке мы узнаем о случайных лесах, которые, по сути, представляют собой набор множества деревьев решений. Случайные леса или леса случайных решений - это метод ансамблевого обучения, который использует несколько алгоритмов обучения для получения..
🏠 Прогноз цен на жилье с использованием случайного леса
Цена дома может зависеть от удивительно странных особенностей. Мы попытаемся предсказать цену дома по 79 характеристикам. Для этого воспользуемся набором данных Цены на жилье от Kaggle.
Импорт библиотек
Давайте сначала импортируем необходимые библиотеки. Если у вас не установлена определенная библиотека, запустите команду ‘pip install ‹package_name› , чтобы установить ее.
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt..
Уроки машинного обучения fastai
Я посмотрел все уроки спустя долгое время из [этого поста]( https://medium.com/@crcrpar/what-i-learned-from-fast-ai-ml-till-5-510040c6d91f ). Тем не менее, последние пару уроков имели некоторое содержание, такое как соревнования Kaggle Rossman, которые проводились в курсе Deep Learning. Итак, я не стал делать заметки так много.
Самое впечатляющее содержимое : * Реализовать Random Forest с нуля, используя numpy и, при необходимости, Cython. Здесь, я думаю, мы можем использовать CuPy:..
ансамблевое обучение
Когда и где использовать ансамблевые модели?
одиночные модели результаты, достойные дополнительных тренировок может использоваться как для классификации, так и для регрессии
Популярные ансамблевые методы
Bootstrap aggregating(BAGGING) : несколько моделей одного и того же алгоритма обучения, обученных с использованием подмножеств набора данных, случайно выбранных из набора обучающих данных.
BOOSTING : небольшая вариация упаковки; выбрать точки, которые дают..
Как алгоритм случайного леса работал в машинном обучении?
Random Forest — это еще один ансамблевый алгоритм машинного обучения, использующий технику мешков. Это расширение алгоритма оценки мешков. Базовыми оценщиками в случайном лесу являются деревья решений. В отличие от мета-оценки с пакетированием, случайный лес случайным образом выбирает набор функций, которые используются для определения наилучшего разделения в каждом узле дерева решений.
Пошаговое рассмотрение показывает, что делает модель случайного леса: 1. Случайные подмножества..
Введение в случайные леса
Древовидные методы - один из самых известных алгоритмов контролируемого обучения в машинном обучении как для регрессионных, так и для классификационных задач. Они с большим успехом использовались во многих соревнованиях по науке о данных, и из-за их простоты и интерпретируемости стоит взглянуть на них.
Набор данных
Мы будем использовать набор данных Bike sharing из репозитория машинного обучения UCI. Он содержит почасовой и ежедневный счет проката велосипедов в период с 2011 по..
Прогнозирование оттока пользователей с помощью RandomForestClassifier в Sci-kit Learn
Прогнозирование оттока пользователей с помощью RandomForestClassifier в Sci-kit Learn
Эта статья должна помочь вам ознакомиться с использованием RandomForestClassifier для ваших общих потребностей в классификации.
Чтобы показать, как это сделать, я сделал пример, предсказывающий отток клиентов для банка. Для начала откройте редактор Python и импортируйте следующие пакеты:
Затем загрузите набор данных с открытым исходным кодом из Kaggle: [Bank Customers] После того, как вы..
