Случайный лес – метод Машинного обучения (ML), использующий Ансамбль (Ensemble) Деревьев решений (Decision Tree) для задач Классификации (Classification). Каждое отдельное дерево в таком лесу дает предсказание класса, и набравший наибольшее количество голосов Класс (Class), становится предсказанием Модели (Model). Он использует Бэггинг (Bagging) и случайность признаков при построении каждого отдельного дерева, чтобы создать некоррелированный лес из деревьев, прогноз которого "комитетом" более точен, чем прогноз любого отдельного дерева...

Деревья принятия решений (Decision Trees) и их производный метод случайного леса (Random Forest) являются ключевыми алгоритмами в области машинного обучения. Оба метода широко применяются для задач классификации, регрессии и обнаружения аномалий, обеспечивая гибкость, интерпретируемость и высокую производительность. Деревья принятия решений представляют собой структуру в виде древовидной иерархии, где каждый узел представляет вопрос о конкретном признаке, а каждый лист дерева соответствует прогнозируемому значению целевой переменной...

Эта статья содержит список библиотек машинного обучения, написанных на Rust. Это сборник репозиториев GitHub, блогов, книг, уроков, форумов, статей. Этот репозиторий предназначен для людей, которые думают о переходе с Python на Rust. 🐍 🦀 Статья разбита на несколько основных категорий библиотек и алгоритмов. В статье нет библиотек, которые больше не поддерживаются, а так же почти нет небольших библиотек, которые давно не обновлялись. Линейная алгебра Большинство пакетов в списке используют ndarray или std::vec...

Рассмотрим пример построения дерева решений и работы модели на примере классификации цветков Ириса: from sklearn.datasets import load_iris iris_df = load_iris(as_frame=True)['frame'] iris_df.head() Обучим классификатор: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier model = DecisionTreeClassifier(random_state=0).fit(iris_df.drop(columns='target'), iris_df.target) features_l = iris_df.drop(columns='target').columns.tolist() Визуализация дерева В модуле sklearn.tree есть функция plot_tree, с которой...