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

Случайный лес: Как приручить одну из самых мощных ML-моделей
Автор книги: id книги: 3236599     Оценка: 0.0     Голосов: 0     Отзывы, комментарии: 0 199 руб.     (2,23$) Купить и читать книгу Электронная книга Жанр: Правообладатель и/или издательство: Автор Дата публикации, год издания: 2025 Дата добавления в каталог КнигаЛит: Возрастное ограничение: 12+ Оглавление

Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.

Описание книги

Случайный лес – один из самых мощных и универсальных методов машинного обучения, способный решать задачи классификации и регрессии с поразительной точностью. Эта книга – ваш проводник в захватывающий мир случайных лесов. Пошагово вы погрузитесь в тайны построения деревьев принятия решений, освоите ансамблевый подход, откроете техники настройки гиперпараметров и поймете, как избежать переобучения. Автор подробно объясняет, как использовать случайный лес для анализа больших данных, выявления важных признаков и создания моделей, которые действительно работают. В книге вы найдете теоретические основы, ключевые идеи, практические примеры на Python и ценные советы для решения самых разнообразных задач. Это не просто руководство – это инструмент, который поможет вам раскрыть потенциал случайного леса и применить его в реальных проектах. Обложка: Midjourney – Лицензия

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

Добавление нового отзыва

Комментарий Поле, отмеченное звёздочкой  — обязательно к заполнению

Отзывы и комментарии читателей

Нет рецензий. Будьте первым, кто напишет рецензию на книгу Случайный лес: Как приручить одну из самых мощных ML-моделей
Подняться наверх