Как работает классификация в случайном лесу?
Классификация в случайном лесу (Random Forest) работает на основе ансамбля деревьев решений. sky.pro Основная идея — создать множество деревьев решений и объединить их результаты для получения более точного прогноза. sky.pro
Процесс построения случайного леса включает несколько этапов: moluch.ru
- Создание подвыборок данных. sky.pro Для каждого дерева создаётся случайная подвыборка из исходного набора данных с возвращением (bootstrap). sky.pro Это означает, что некоторые объекты могут быть выбраны несколько раз, а некоторые могут не попасть в подвыборку вовсе. sky.pro
- Построение деревьев решений. sky.pro Для каждой подвыборки строится дерево решений. sky.pro При этом на каждом узле дерева выбирается случайное подмножество признаков для разделения. sky.pro Это помогает снизить корреляцию между деревьями и улучшить общую производительность модели. sky.pro
- Агрегация результатов. sky.pro Для задачи классификации используется голосование большинства, а для задачи регрессии — усреднение предсказаний всех деревьев. sky.pro Таким образом, итоговый прогноз получается более точным и устойчивым к шуму в данных. sky.pro
В задачах классификации окончательный прогноз определяется большинством голосов. www.geeksforgeeks.org Это означает, что категория, предсказанная большинством деревьев, является окончательным прогнозом. www.geeksforgeeks.org
