Источник: Nuances of Programming Как и почему работает случайный лес? Разбираемся Важная часть машинного обучения  —  это классификация. Мы хотим знать, к какому классу (или группе) принадлежит значение. Возможность точно классифицировать значения чрезвычайно ценна для бизнес-приложений, таких как прогнозирование покупки продукта конкретным пользователем или прогнозирование платёжеспособности по кредиту. Наука о данных предоставляет множество алгоритмов классификации, таких как логистическая регрессия, машина опорных векторов, наивный байесовский классификатор и деревья решений...

Деревья решений (Decision Trees) и случайный лес (Random Forest) – это мощные и интерпретируемые методы машинного обучения, которые хорошо подходят для задач классификации и регрессии. В стоматологии, где прозрачность и понятность модели часто важны для принятия клинических решений, эти методы могут быть особенно ценными. I. Деревья Решений: Основы II. Случайный Лес: Основы III. Применение Деревьев Решений и Случайного Леса в Стоматологии: Возможности Деревья решений и случайный лес могут быть использованы для решения следующих задач в стоматологии: IV...