Как вы используете регрессор случайного леса в Python?

Ниже приведена пошаговая реализация Python . Шаг 2. Импортируйте и распечатайте набор данных. Шаг 3. Выберите все строки и столбец 1 из набора данных как x, а все строки и столбец 2 как y. Шаг 4. Подгоните случайный регрессор леса к набору данных. Шаг 5: Прогнозирование нового результата. Шаг 6: Визуализация результата. В связи с этим, как использовать случайный лес в Python? Он работает в четыре этапа: Выберите случайные выборки из заданного набора данных. Создайте дерево решений для каждой выборки и получите результат прогноза из каждого дерева решений. Проведите голосование для каждого прогнозируемый результат. Выберите результат прогноза с наибольшим количеством голосов в качестве окончательного прогноза. Можно также спросить, как реализовать случайный лес? Как работает алгоритм случайного леса Выберите N случайных записей из набора данных. Постройте дерево решений на основе этих N записей. Выберите количество деревьев, которое вы хотите в своем алгоритме, и повторите шаги 1 и 2. В случае проблемы регрессии для новой записи каждое дерево в лесу предсказывает значение Y (выход). В Таким образом, как работает случайный регрессор леса? Другими словами, Случайный лес строит несколько деревьев решений и объединяет их прогнозы вместе, чтобы получить более точный и стабильный прогноз, а не полагаться на индивидуальные деревья решений . Каждое дерево в случайном лесу учится на случайной выборке обучающих наблюдений. Что такое случайная регрессия леса в машинном обучении? Случайные леса или леса случайных решений - это метод обучения для классификации, регрессии и другие задачи, которые работают путем построения множества деревьев решений во время обучения и вывода класса, который является режимом классов (классификация) или средним прогнозом ( регрессия ) индивидуального