Случайный лес Что такое случайный лес? Случайный лес — это метод ансамбля, который строит большую коллекцию декозависимых деревьев для дальнейшего повышения эффективности прогнозирования. Как вызвать случайность в случайном лесу? Бэггинг используется для внесения случайности в процесс роста дерева путем построения множества ветвей на загруженных выборках обучающих данных. Затем с помощью бэггинга прогнозы, сделанные по всему дереву, объединяются, эта совокупность снижает..

Случайный лес — это тип алгоритма машинного обучения с учителем, основанный на обучении ансамбля . Ансамблевое обучение — это тип обучения, при котором вы объединяете различные типы алгоритмов или один и тот же алгоритм несколько раз, чтобы сформировать более мощную модель прогнозирования. Алгоритм случайного леса объединяет несколько алгоритмов одного типа, то есть несколько деревьев решений , в результате чего получается лес деревьев , отсюда и название Случайный лес . Алгоритм..

Мы можем видеть на картинке выше, есть много деревьев. По сути, это изображение леса, в котором много деревьев. В этой статье я познакомлю вас с алгоритмом случайного леса . Итак, я подумал сначала познакомить вас с лесом. Разве не интересно? Итак, начнем. Алгоритм случайного леса — это контролируемый алгоритм обучения, обычно используемый для задач классификации. Да, мы можем использовать его и для задач регрессии. Я хотел бы рассказать вам небольшой пример, чтобы вы могли..

Представьте и продемонстрируйте, как оценивать важность функций модели, используя перестановку функций, удаление столбца, значения SHAP и метрики, специфичные для модели. Один из наиболее часто задаваемых вопросов при рассмотрении режима машинного обучения в компании: « Какие основные факторы влияют на прогнозирование модели? » Чтобы ответить на этот вопрос, специалист по анализу данных всегда использует важность функции как часть ответа. Итак, в этой истории мы исследуем важность..