Публикации по теме 'random-forest'
Простое введение в ансамблевое обучение
В одной из наших последних статей мы обсуждали, что случайный лес — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, который делает прогнозы на основе комбинированных прогнозов нескольких моделей деревьев решений. Поскольку мы обнаружили, что объединение нескольких моделей или использование модели обучения ансамбля является основной причиной успеха любой модели случайного леса, это вызывает любопытство, чтобы узнать больше о теме обучения ансамбля. Итак, в этой статье мы обсудим..
Что может угадать, кто? Научите нас машинному обучению?
Что может угадать, кто? Научите нас машинному обучению?
« Ваш человек носит шляпу?»
Угадай, кто? — классическая настольная игра, впервые представленная Милтоном Брэдли в 1979 году. Эта вневременная игра до сих пор встречается в детских шкафах с настольными играми... и не зря!
Хотя мы, возможно, не знали этого в то время, выигрышная стратегия игры имеет ту же интуицию, что и наши любимые алгоритмы машинного обучения, включая случайный лес и XGBoost .
Итак, в следующий раз,..
Машинное обучение должно бороться с изменением климата
Веда Сункара , инженер-программист и специалист по данным, Из облака в улицу
По мере усугубления климатического кризиса увеличиваются и масштабы разрушений, вызванных стихийными бедствиями. По всему миру усиливаются наводнения, засухи, пожары и штормы; Ученые широко признают, что продолжающиеся разрушительные лесные пожары на западе США и ураганы на востоке США усугубляются усилением климатической нестабильности. По мере углубления этих кризисов растет и потребность в..
Деревья, которые заставляют нас гадать: деревья решений и случайные леса
В интеллектуальном анализе данных деревья решений и случайные леса являются двумя широко используемыми методами классификации. В недавнем обзоре мы сделали шаг назад и поразмышляли об успехах, ограничениях и открытых проблемах этих двух подходов.
Деревья решений — это хорошо изученный метод машинного обучения, который индуктивно изучает набор правил для классификации примеров. Дерево решений — это набор правил принятия решений «если-то-иначе», которые можно использовать для..
Понимание RF-регрессора с помощью среднего уровня ватина Сачина Тендулкара
Понимание регрессора RF с помощью среднего ватина Сачина Тендулкара
Введение . Random Forest, мощный алгоритм обучения ансамбля, использует метод усреднения, чтобы смягчить влияние изменений данных на прогнозы модели. Рассматривая аналогию с пробегами Сачина Тендулкара против разных стран, играющих в крикет, мы можем понять концепцию усреднения в случайном лесу и то, как это помогает устранить влияние различных команд соперников. В этом сообщении блога мы исследуем обоснование..
ПОЧЕМУ ваша модель предсказала ЭТО? (Часть 1 из 2)
В этом посте мы представляем простой и масштабируемый подход для создания легко интерпретируемых объяснений для отдельных прогнозов двоичных классификаторов на основе дерева. Этот пост разделен на три раздела:
В Разделе 1 мы мотивируем потребность в индивидуальном объяснении прогнозов, сделанных классификаторами машинного обучения, и комментируем, почему наиболее продвинутые методы обычно наименее прозрачны. В Разделе 2 мы рассматриваем предыдущие работы в этой области, в..
Начало работы с алгоритмами машинного обучения: случайный лес
В машинном обучении с учителем существует множество моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, дерево решений и другие. мы используем эти модели для решения проблем классификации или регрессии, а ансамблевое обучение является частью обучения с учителем, которое дает нам модели, построенные с использованием нескольких базовых моделей. Случайный лес — одна из тех моделей ансамблевого обучения, которые популярны в области науки о данных благодаря..
