Вы когда-нибудь слышали о классификации вещей в реальной жизни или в машинном обучении?
Нет? Что ж, пора их узнать!
Итак, что такое алгоритм классификации?
Алгоритм классификации классифицирует или предсказывает, к какой категории атрибута класса относится определенное наблюдение. Давайте возьмем пример дерева решений, чтобы лучше проиллюстрировать их.
Примечание. Категория может быть как категориальной, так и непрерывной.
Таким образом, приведенное выше дерево решений сообщает нам, будет ли теннисист играть матч или нет, в зависимости от различных погодных условий, таких как Outlook, влажность и ветер. . Здесь «Да» и «Нет» - это категории атрибута класса, а узлы решения - это независимые характеристики набора данных.
Давайте теперь введем термин Классификатор случайного леса.
Что такое случайный классификатор лесов?
Классификатор случайного леса - это контролируемый алгоритм классификации машинного обучения, и, как следует из названия, это группа или набор различных деревьев решений, составляющих лес. Различные деревья решений состоят из одинакового количества случайно выбранных экземпляров (пусть номер выбранного экземпляра должен быть «K») из набора данных. Различные деревья в случайном лесу предсказывают разные категории атрибута класса, и большая часть предсказанной категории рассматривается как последний класс тестовых данных. Классификатор случайного леса увеличивает общую точность и стабильность нашей модели. Классификатор случайного леса заключается в том, что его можно использовать как для задач классификации, так и для решения задач регрессии.
Вот изображение, иллюстрирующее работу классификатора случайного леса.
