Изменения

[[Категория: Машинное обучение]]

==Выявление аномалий с помощью случайного леса==

Интересной возможностью некоторых классификаторов является возможность находить объекты, которые трудно поддаются классификации, соответственно, могут принадлежать к новым, неизученным типам галактик. Рассмотрим в качестве примера случайный лес.

На этом этапе случайный лес способен определять наличие ковариации, ведь она присутствует только в исходном наборе данных. Как следствие, самыми важными признаками объектов будут являться признаки, имеющие корреляцию с другими. Расстояние между объектами определяется следующим образом:

Каждая пара объектов передается во все решающие деревья случайного леса, и их схожесть описывается как количество деревьев, которые классифицировали оба объекта как принадлежащие классу <tex>A</tex>, причем оба объекта должны достигнуть одного и того же листа в дереве.