Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировалис...
Random Forest
Бонус за регистрацию!
Зарегистрируйся и получи бонус
Random Forest (Случайный лес) — это универсальный алгоритм машинного обучения, используемый для задач классификации и регрессии. Он работает путем создания множества деревьев решений во время обучения. Каждое дерево строится на случайной подвыборке данных и случайном подмножестве признаков. Итоговое решение принимается путем усреднения ответов (регрессия) или голосования большинства (классификация), что делает модель устойчивой и точной.
Что такое «Random Forest» простыми словами
Дерево решений может ошибиться из-за одного странного примера. Случайный лес — это демократия. Мы выращиваем 100 разных деревьев. Каждому показываем только часть данных и разрешаем задавать только часть вопросов. Они вырастают разными. Когда нужно принять решение, они голосуют. Ошибки отдельных деревьев гасятся большинством. Это один из самых надежных алгоритмов: он работает «из коробки» почти на любых данных.
Вопросы и ответы
Что такое Random Forest?
Алгоритм ML, использующий ансамбль множества деревьев решений.
Зачем использовать bootstrap-выборки в Random Forest?
Bootstrap (выборка с возвращением) делает каждое дерево уникальным, обученным на немного разных данных. Это обеспечивает разнообразие ансамбля и снижает корреляцию деревьев.
Как Random Forest считает важность признаков?
Random Forest считает важность признаков (Feature Importance), оценивая, насколько в среднем уменьшается загрязнение (impurity, Gini/Entropy) при разбиении по данному признаку во всех деревьях леса. Чем сильнее признак разделяет классы, тем он важнее. Также используют permutation importance (перемешивание значений).
