Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Дерево решений и случайный лес

Нет изменений в размере, 00:03, 21 января 2019
Композиции решающих деревьев
'''for''' (n: 1,...,N):
сгенерировать выборку <tex>X_n</tex> c помощью бутстрэпа
построить решающее дерево <tex>t_n</tex> по выборке <tex>X_n</tex><br>
<br>Итоговый классификатор — <tex>a(x) = \frac{1}{N} \sum\limits_{i = 1}^{N} t_i(x)</tex>. Для задачи кассификации мы выбираем решение по большинству результатов, выданных классификаторами, а в задаче регрессии — по их среднему значению. <br>
Таким образом, случайный лес — это бэггинг над решающими деревьями, при обучении которых для каждого разбиения признаки выбираются из некоторого случайного подмножества признаков.
635
правок

Навигация