Это сложно, но благодаря великолепным объяснительным способностям Джереми Ховарда задача теперь кажется намного проще! Джереми реализует случайные леса с нуля в своей лекции РФ с нуля . Для более глубокого понимания того, как работают случайные леса, вы можете обратиться к моей предыдущей статье Что такое случайные леса и как они на самом деле работают? »Или эту лекцию Глубокое погружение в случайные леса Джереми Ховарда. Чтобы реализовать случайные леса с нуля, мы будем..

Техника оптимизации экстремального повышения Понимание болезни Болезнь Паркинсона — это расстройство головного мозга, которое приводит к дрожи, скованности и трудностям при ходьбе, равновесии и координации. Симптомы болезни Паркинсона обычно начинаются постепенно и со временем ухудшаются. По мере прогрессирования заболевания у людей могут возникать трудности при ходьбе и разговоре. У них также могут быть психические и поведенческие изменения, проблемы со сном, депрессия, проблемы..

Очень хорошая статья и введение в Random Forests. Я просто хотел указать, что оценка F1 — это метрика, используемая, когда у вас несбалансированный набор данных или когда вы думаете, что высокие оценки точности, которые вы получаете, исходят из предвзятой модели из-за дисбаланса в набор данных. Допустим, у вас есть набор данных, в котором 90 % данных относятся к классу 1, а 10 % — к классу 2. Вы получите очень высокие показатели точности и подумаете: «Вау! Отличная модель!», но затем..

Случайные леса (также известные как леса случайных решений) — это контролируемые алгоритмы машинного обучения, построенные на основе алгоритмов дерева решений. По сути, он растет за счет объединения множества деревьев решений, образующих лес . Он прогнозирует, собирая среднее значение выходных данных из разных деревьев решений. Этот алгоритм (или модель) применяется в различных отраслях, включая банковское дело, медицинскую электронную коммерцию и торговлю акциями, для..

В машинном обучении ансамблевое обучение использует несколько алгоритмов обучения для получения лучших результатов производительности. В контексте классификации мы используем несколько классификаторов и комбинируем их, что в целом может дать лучшие результаты. Будет легче, если вы будете думать таким образом. Когда вы сталкиваетесь с определенной проблемой, часто бывает лучше, если вы попросите своих друзей помочь вам, чем работать самостоятельно. Коллективный разум часто может привести..