The classification and regressiontr

The classification and regression
tree (CART) was described as a non-parametric method for supervised learning in 1984 by Breiman et al. [5], who introduced
bagging method to reduce prediction variance for CART in 1996 [6], a precursor to his version of RF. In 1995, Ho [7] introduced the random decision forest and used the same mind of trees grown in random subspaces of the features. In 1997 and 1998

Kết quả (Việt) 1:

Phân loại và hồi quicây (giỏ hàng) được mô tả như là một phương pháp không tham số giám sát học tập trong năm 1984 bởi Breiman et al. [5], người giới thiệuBagging các phương pháp để giảm dự đoán phương sai cho giỏ hàng năm 1996 [6], một tiền thân của mình Phiên bản của RF. Năm 1995, Hồ [7] rừng ngẫu nhiên quyết định giới thiệu và sử dụng tâm trí cùng một cây trồng trong subspaces ngẫu nhiên của các tính năng. Vào năm 1997 và 1998

Kết quả (Việt) 2:

Việc phân loại và hồi quy
cây (Toán) được mô tả như là một phương pháp phi tham số cho học giám sát năm 1984 bởi Breiman et al. [5], người đã giới thiệu
phương pháp đóng bao để giảm dự đoán sai cho Toán năm 1996 [6], một tiền thân của mình phiên bản của RF. Năm 1995, Hồ [7] giới thiệu các rừng quyết định ngẫu nhiên và sử dụng tâm trí cùng của cây trồng trong subspaces ngẫu nhiên của các tính năng. Năm 1997 và 1998