Алгоритмы и структуры данных

Метод случайного леса

Случайный лес (Random Forest) — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит несколько деревьев решений и объединяет их предсказания для получения более точного результата.

В основе метода лежит идея бэггинга (Bootstrap Aggregating), где каждое дерево обучается на случайной подвыборке данных с возвращением. Кроме того, случайный лес вносит дополнительную случайность, выбирая случайное подмножество признаков при каждом разбиении узла дерева.

Основные преимущества случайного леса:
- Снижение переобучения: Путем комбинирования предсказаний нескольких деревьев модель становится более устойчивой к переобучению.
- Работа с большими наборами данных: Модель эффективно справляется с высокоразмерными данными и может обрабатывать как числовые, так и категориальные признаки.
- Устойчивость к шуму и выбросам: Случайные леса более устойчивы к аномалиям и выбросам по сравнению с одиночными деревьями решений.

www.tgoop.com/the_algorithms/4919

4.8K viewsFeb 21 at 12:03

Метод случайного леса

Случайный лес (Random Forest) — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит несколько деревьев решений и объединяет их предсказания для получения более точного результата.

В основе метода лежит идея бэггинга (Bootstrap Aggregating), где каждое дерево обучается на случайной подвыборке данных с возвращением. Кроме того, случайный лес вносит дополнительную случайность, выбирая случайное подмножество признаков при каждом разбиении узла дерева.

Основные преимущества случайного леса:
- Снижение переобучения: Путем комбинирования предсказаний нескольких деревьев модель становится более устойчивой к переобучению.
- Работа с большими наборами данных: Модель эффективно справляется с высокоразмерными данными и может обрабатывать как числовые, так и категориальные признаки.
- Устойчивость к шуму и выбросам: Случайные леса более устойчивы к аномалиям и выбросам по сравнению с одиночными деревьями решений.

BY Алгоритмы и структуры данных