PYTHON СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС

Python случайный лес - это мощный алгоритм машинного обучения, который работает по принципу ансамбля решающих деревьев. Случайный лес используется для решения задач классификации, регрессии и кластеризации. В основе его работы лежит метод бэггинга - генерирование большого числа деревьев решений, каждое из которых работает над своей подвыборкой данных исходной выборки. В конце работы алгоритма, принимается решение на основе голосования всех деревьев.

Одним из преимуществ случайного леса является его устойчивость к переобучению - за счет генерации большого числа деревьев, он способен обрабатывать даже сложные и шумные данные. Кроме того, случайный лес дает возможность оценить важность признаков, что позволяет усовершенствовать и оптимизировать модель.

Пример простого кода на Python для обучения модели случайного леса:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

В данном примере мы импортируем класс RandomForestClassifier из библиотеки scikit-learn, задаем количество деревьев в модели (n_estimators=100) и максимальную глубину деревьев (max_depth=5). Затем, обучаем модель на тренировочных данных (X_train, y_train) и делаем предсказания на тестовых данных (X_test), сохраняя результаты в переменной predictions.

Собеседование python разработчик в мой стартап - Федор (пожелал остаться неизвестным)

Лекция 12. Случайный лес. Алгоритм метода

Лекция 14. Случайный лес. Процедура RandomForestClassifier и параметры. Поиск параметров на решетке

Лекция 11. Random forest

Лекция 13. Случайный лес. Процедура RandomForestClassifier и применение. Информативность переменных

11.5 Random forest - Случайный лес

BLGPG-D6B0CF7DC986-24-11-23-23

Новые материалы: