random forest classification

Random Forest Classification – #10

Temel fikir:  Daha güçlü bir model,  daha az genelleme hatası ve overfitting’ i azaltama. Random Forest Classification dört basit adımda özetlenebilir:

1- k tane örnek eğitim setinden rasgele seçilir.

2- k tane Decision Tree oluşturulur ve her node için:

  • Rasgele d tane özellik  yenisiyle değiştirilmeden seçilir.
  •  En iyi bölünmeyi sağlayan özelliği kullanarak düğüm bölünür. Örneğin, bilgi kazancını en üst düzeye çıkararak.(information gain)

3-  1.ve 2. adımlar k defa tekrar edilir.

4- Elde edilen sonuçlar birleştirerek, çoğunlukta olan tahmin kazanır.

Random Forest Classification - #10
Random Forest Classification - #10
Temel fikir:  Daha güçlü bir model,  daha az genelleme hatası ve overfitting' i azaltama. Random Forest Classification dört basit adımda özetlenebilir:

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir