Понимание деревьев решений и случайных лесов на практическом примере Случайный лес - один из наиболее широко используемых алгоритмов машинного обучения, основанных на методах ансамблевого обучения. Основными методами ансамблевого обучения являются бустинг и бэггинг . Случайный лес - это алгоритм мешков. Проще говоря, алгоритмы пакетирования создают различные уменьшенные копии обучающего набора или подмножеств, обучают модель на каждом из этих подмножеств, а затем объединяют..

Алгоритм случайного леса - один из самых полезных алгоритмов машинного обучения, которые используются сегодня. Этот алгоритм считается рабочей лошадкой в ​​мире машинного обучения. Цель этого блога - описать, как алгоритм случайного леса работает с набором данных. Я опишу строительные блоки алгоритма случайного леса, включая деревья решений, загрузку, упаковку и объединение всего этого для фактического построения алгоритма случайного леса. Кроме того, я покажу вам пример, которому я..