Публикации по теме 'random-forest'


Случайный лес в Python
Случайный лес в Python Практический пример сквозного машинного обучения Сейчас самое время заняться машинным обучением. Обучающие ресурсы, доступные в Интернете , бесплатные инструменты с открытым исходным кодом с реализациями любого мыслимого алгоритма, а также дешевая доступность вычислительной мощности через облачные сервисы, такие как AWS, делают машинное обучение действительно областью, которая была демократизирована Интернетом. . Любой, у кого есть ноутбук и желание..
Декодирование лесов принятия решений: раскрытие алгоритма случайного леса
Введение Вы когда-нибудь задавали себе ряд вопросов, чтобы помочь принять окончательное решение о чем-то? Может быть, это было простое решение, например, что вы хотите съесть на ужин. Возможно, вы спросили себя, хотите ли вы приготовить еду, забрать еду или заказать доставку. Если бы вы решили готовить, то вам нужно было бы выяснить, к какой кухне вы склонны. И, наконец, вам, вероятно, нужно было выяснить, есть ли у вас все ингредиенты в холодильнике или нужно бежать в магазин...
Взгляд на нелинейное поведение деревьев решений и случайных лесов, решающих проблемы регрессии
Понять, как работают эти модели машинного обучения, визуализируя их поведение в трехмерном пространстве. Эта статья была мотивирована моим интересом к развитию визуальной интуиции о регрессиях, выполняемых моделями машинного обучения, такими как деревья решений и случайные леса. Я выбрал небольшой набор данных, позволяющий трехмерную визуализацию переменных и пространства решений моделей. Результаты очень хорошо иллюстрируют их нелинейное поведение и помогают лучше понять их..
Еще один профессионал в области моделирования ансамблей?
Когда я впервые узнал об ансамблевом моделировании, среди основных упомянутых плюсов было то, что оно использует преимущества «мудрости толпы». Это делает его относительно более невосприимчивым к ошибкам обобщения, которые портят модели, если они используются по отдельности. Процесс включает в себя использование нескольких моделей для прогнозирования результата с помощью системы голосования. Прогноз каждой модели можно рассматривать как голосование, и выигрывает прогноз, набравший..
Быстрый анализ алгоритма случайного леса
О чем это? Это алгоритм контролируемого обучения. Если вы не понимаете, что такое контролируемое обучение , я настоятельно рекомендую проверить свою запись в блоге Краткая разбивка по контролируемому машинному обучению, прежде чем переходить к нему. Как я уже упоминал, это контролируемый алгоритм обучения, который может использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии. Однако этот алгоритм очень хорошо подходит для классификации , но все же может..
Случайный лес на простом английском языке
Поскольку у нас есть четкое представление о том, что такое дерево решений, мы также можем понять алгоритм случайного леса. Случайный лес — это ансамблевый алгоритм. Он принадлежит к классу ансамблей, называемых агрегацией с начальной загрузкой, часто упрощаемой как бэггинг. Что такое ансамблевый алгоритм? вместо использования одного алгоритма для прогнозирования нашего вывода, если мы используем группу алгоритмов, это называется ансамблем. В дереве решений мы строим одно дерево решений..
Классификация в прогнозировании рейтинга кликов в медийной рекламе
Введение В настоящее время медийная онлайн-реклама — это многомиллиардный бизнес с годовым доходом в 31,7 миллиарда долларов США в 2016 финансовом году, что на 29% больше, чем в 2015 финансовом году. нужных людей, в нужном контексте, в нужное время. Точное прогнозирование рейтинга кликов (CTR) имеет решающее значение для решения этой проблемы, и в последние несколько лет ему уделялось большое внимание исследователей. Данные, используемые для прогнозирования CTR, обычно..