Что такое Алгоритм случайного леса? Random Forest

Поділитися
Вставка
  • Опубліковано 14 жов 2024
  • Алгоритм случайного леса он замечательно прогнозирует, он один из лучших алгоритмов по прогнозной силе, но при этом он совершенно ничего не объясняет. То есть это такой черный ящик, который выдает хорошие прогнозы, но абсолютно не рассказывает о том, как устроена на самом деле зависимость. Соответственно, существует много версий алгоритмов случайного леса, но две пожалуй самых важных - это алгоритм для количественной объясняемой переменной, для количественной y ,и алгоритм для качественной y, которая принимает значение 0 или 1,да или нет. Мы рассмотрим версию алгоритм случайного леса для количественной переменной, то есть которая принимает какой-то диапазон значений.
    =========================
    Подписаться на канал - / @Основыанализаданных
    Курс программирования на R - • Основы программировани...
    Курс основы эконометрики в R - • Основы эконометрики в R

КОМЕНТАРІ • 18

  • @АртемЛозинский-м3х
    @АртемЛозинский-м3х 10 місяців тому +1

    Все более менее понятно, только забыли сказать как рассчитывается rss

  • @antonhauff
    @antonhauff 7 років тому +5

    Подскажите пожалуйста, где можно найти информацию для алгоритма для качественной y.

  • @evgeniykorniloff9974
    @evgeniykorniloff9974 2 роки тому +1

    Это генетический алгоритм. Только надо выбирать треть лучших

  • @dicloniusN35
    @dicloniusN35 2 роки тому

    дихотомия для поиска) напомнили слово из универа)

  • @ОлегДоходицифровыефинансы

    А что означает x

  • @Uni-Coder
    @Uni-Coder 5 років тому +1

    Отбираем n наблюдений из n наблюдений?

  • @ИринаГадолина
    @ИринаГадолина 3 роки тому

    Ошибка наверно в 3 кластере? Д б x

  • @hopelesssuprem1867
    @hopelesssuprem1867 Рік тому +1

    Случайный лес - это частный случай бэггинга, когда n деревьев обучаются параллельно на бутстрапированных выборках, а в кач-ве ф-ции агрегирования используется мода для классификации и среднее для регресси. Всё, нечего тут объяснять, а лектор так сложно объясняет такие простые вещи.

    • @dronnet
      @dronnet 11 місяців тому

      а вот я ещё пока ничего не понял. Ну например, а как выбрать порог разделения? а с какого столбца начать? а как понять что именно этот порог лучший? и т.д.

    • @hopelesssuprem1867
      @hopelesssuprem1867 11 місяців тому +1

      @@dronnet порог выбирается на минимизации загрязненности в узле, например с помощью взвешенной неопределенности Джини. Лучше почитайте книгу hands-on machine learning и посмотрите statquest. Такие челы, как этот лектор, вас ничему не научат ибо сами ниче не знают.

    • @dronnet
      @dronnet 10 місяців тому

      Спасибо, попробую посмотреть. Пока я понял следующее что ВСЕ алгоритмы надо уметь написать с нуля самому, используя только numpy, только тогда достигается полное понимание что и куда. Пока научился писать и понял лин регрессию, градиентный бустинг, кНН и нейросетку полносвязанную одно и двух слойную. Продолжаю изучение@@hopelesssuprem1867

  • @danielianhaik
    @danielianhaik 4 роки тому

    у нас 1 1 2 10 20 40 50 ... и что ими обозначили???

  • @Oleg_Litvinov
    @Oleg_Litvinov 6 років тому +1

    первое деление происходит по переменной y. Написано z

  • @nikjack2697
    @nikjack2697 4 роки тому +1

    ыаыаы