Публикации по теме 'random-forest'
Индийский прогноз диабета PIMA
Индийский прогноз диабета PIMA
Прогнозирование начала диабета
Диабет - это хроническое заболевание, при котором в организме развивается резистентность к инсулину, гормону, преобразующему пищу в глюкозу. Диабет поражает многих людей во всем мире и обычно делится на диабет 1 и 2 типа. Оба имеют разные характеристики. Эта статья предназначена для анализа и создания модели на основе набора данных PIMA Indian Diabetes, чтобы предсказать, подвержено ли конкретное наблюдение риску..
Де (кодирование) случайных лесов
Создание своего случайного леса с нуля на Python и интерпретация математики, лежащей в основе «черного ящика»
Мотивация : ансамбли случайных лесов широко используются для решения реальных задач машинного обучения, классификации и регрессии. Их популярность можно объяснить тем фактом, что специалисты-практики часто получают оптимальные результаты, используя алгоритм случайного леса с минимальной очисткой данных и без масштабирования функций. Чтобы лучше понять лежащие в основе..
Раскрытие возможностей машинного обучения: понимание основных алгоритмов
Машинное обучение меняет наше взаимодействие с технологиями и решение проблем. Позволяя компьютерам учиться на данных и делать прогнозы и принимать решения, мы меняем то, как мы делаем все, от обслуживания клиентов до медицинской диагностики. Чтобы по-настоящему раскрыть потенциал машинного обучения, важно понимать основные алгоритмы и то, как они работают.
Линейная регрессия . Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, который используется для прогнозирования..
Алгоритм случайного леса: ансамблевый подход к обучению
Случайный лес — это мощный алгоритм ансамблевого обучения, который использует силу нескольких деревьев решений для повышения точности прогнозирования и обобщения. В этом алгоритме на этапе обучения создается набор деревьев решений, а окончательный прогноз делается путем агрегирования отдельных прогнозов этих деревьев. Этот подход часто приводит к повышению производительности по сравнению с использованием одного дерева решений.
Ансамблевое обучение: объединение мудрости многих..
GridSearchCV для настройки параметров в алгоритмах машинного обучения
Большинство алгоритмов машинного обучения, предоставляемых scikit-learn , имеют параметры по умолчанию. Однако в большинстве задач эти параметры не обеспечивают наиболее оптимальную производительность алгоритма из-за характера проблемы, размера используемого набора данных или характера характеристик набора данных, дискретных или категориальных. Основываясь на предварительном анализе данных, GridSearchCV может помочь в поиске в пространстве параметров наиболее эффективных параметров..
Передовой опыт расчета и интерпретации важности элементов модели
На примере модели Random Forest
В машинном обучении большую часть времени вам нужна модель, которая не только точна, но и интерпретируема. Одним из примеров является прогнозирование оттока клиентов — помимо знания того, кто уйдет, не менее важно понимать, какие переменные имеют решающее значение для прогнозирования оттока, чтобы помочь улучшить наш сервис и продукт.
Популярные пакеты машинного обучения, такие как Scikit-learn, предлагают расчеты важности функций по умолчанию для..
Использование видео для выявления ненормально загруженных транспортных средств
В Transcend Engineering мы верим, что данные датчиков и искусственный интеллект, добросовестно применяемые для лучшего понимания нашего физического мира, могут решить проблемы огромной важности для людей и нашей планеты. Мы используем разнообразный опыт работы с датчиками, вычислительными методами и пониманием физических систем для решения уникальных задач.
Одной из проблем, в решении которой мы применили наш характерный подход науки о физических данных , является идентификация..
