232 читали · 4 года назад
Random Forest в Машинном обучение
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...
1957 читали · 3 года назад
Список потрясающих фреймворков, библиотек и программного обеспечения для машинного обучения (по языкам)
Если вы хотите внести свой вклад в этот список (пожалуйста), отправьте мне запрос на включение или свяжитесь со мной в телеграмме @haarrp. Кроме того, любой репозиторий должен быть объявлен устаревшим, если: Владелец репозитория прямо говорит, что «эта библиотека не поддерживается». Не обновлялся в течение длительного времени (2~3 года). Фреймворки и библиотеки Table of ContentsFrameworks and Libraries Tools APLGeneral-Purpose Machine Learning CGeneral-Purpose Machine Learning Computer Vision C++Computer...
2 года назад
Деревья принятия решений (Decision Trees) и метод случайного леса (Random Forest): универсальные инструменты анализа данных и машинного обуч
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...
2 года назад
ML | Extra Tree Classifier | Выбор features
So Deep Data Классификатор деревьев принятия решений (Extremely Randomized Trees Classifier, Extra Trees Classifier) - это разновидность ансамблевого метода обучения, который объединяет результаты множества декоррелированных деревьев принятия решений, собранных в "лес", для вывода результата классификации. По своей концепции он очень похож на классификатор Random Forest и отличается от него только способом построения деревьев решений в лесу. Каждое дерево решений в лесу Extra Trees Forest строится на основе исходной обучающей выборки...