Дом » искусственный интеллект » Как работает случайный регрессор леса?

Как работает случайный регрессор леса?

290
Последнее обновление: 2021-09-15 11:57:55


Ответить:
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. С учетом этого, как работает модель случайного леса? Случайный лес - это алгоритм классификации, состоящий из множества деревьев решений. При построении каждого отдельного дерева он использует пакетирование и случайность признаков, чтобы попытаться создать некоррелированный лес деревьев, прогноз которых комитетом более точен, чем прогноз любого отдельного дерева. Кроме того, как использовать случайный лес для прогнозирования? Он состоит из четырех этапов: 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. В этом отношении что такое Регрессор случайного леса? регрессор случайного леса . Случайный лес - это мета-оценщик, который соответствует ряду классифицирующих деревьев решений на различных подвыборках набора данных и использует усреднение для повышения точности прогнозирования и контроля избыточной подгонки. . Количество деревьев в лесу . Почему мы используем случайный лес? Случайный лес увеличивает предсказательную силу алгоритма, а также помогает предотвратить переобучение. Случайный лес - самый простой и широко используемый алгоритм . Используется как для классификации, так и для регрессии. Это набор рандомизированных деревьев решений .

up