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..

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..