Случайный лес: Как приручить одну из самых мощных ML-моделей

Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
Оглавление
Группа авторов. Случайный лес: Как приручить одну из самых мощных ML-моделей
Основные концепции и суть случайного леса
Как работает метод ансамблей в машинном обучении
Деревья принятия решений как основа случайного леса
Процессы построения деревьев для случайного леса
Случайность в отборе признаков и подвыборок данных
Сравнение случайного леса с другими методами ML
Основные параметры модели и их настройка
Голосуя вместе: механизм объединения деревьев
О важности предсказательной силы случайного леса
Какие задачи подходят для случайного леса
Роль гиперпараметров для повышения точности модели
Предобработка данных: важные этапы и настройки
Особенности применения случайных лесов к большим данным
Особенности случайного леса в задаче классификации
Случайный лес в задачах регрессии: особенности и применение
Метрики для оценки производительности случайного леса
Проблема переобучения и способы ее предотвращения
Техники важности признаков и их интерпретация
Практическое руководство по выбору числа деревьев
Использование случайного леса в реальных проектах
Инструменты для реализации случайного леса в Python
Отладка случайного леса: распространенные ошибки
Случайный лес в сравнении с методами градиентного бустинга
Будущее случайных лесов: тенденции и перспективы
Заключение: случайный лес как универсальный инструмент