Random Forest is an extension of ba

Random Forest is an extension of bagging for decision trees that can be used for classification or regression.

A down side of bagged decision trees is that decision trees are constructed using a greedy algorithm that selects the best split point at each step in the tree building process. As such, the resulting trees end up looking very similar which reduces the variance of the predictions from all the bags which in turn hurts the robustness of the predictions made.

Random Forest is an improvement upon bagged decision trees that disrupts the greedy splitting algorithm during tree creation so that split points can only be selected from a random subset of the input attributes. This simple change can have a big effect decreasing the similarity between the bagged trees and in turn the resulting predictions.

Choose the random forest algorithm:

Click the “Choose” button and select “RandomForest” under the “trees” group.
Click on the name of the algorithm to review the algorithm configuration.

Kết quả (Việt) 1:

Ngẫu nhiên rừng là một phần mở rộng của đóng bao cho cây quyết định có thể được sử dụng để phân loại hoặc hồi quy.Một mặt xuống của cây bagged quyết định là quyết định đó cây được xây dựng bằng cách sử dụng một thuật toán tham lam chọn điểm tách tốt nhất tại mỗi bước trong cây quá trình xây dựng. Như vậy, cây kết quả kết thúc lên trông rất giống như phương sai của các dự đoán từ tất cả các túi mà lần lượt làm tổn thương làm giảm mạnh mẽ của các dự đoán được thực hiện.Ngẫu nhiên rừng là một cải tiến khi cây bagged quyết định sẽ phá vỡ các thuật toán chia tách tham lam trong cây tạo ra để phân chia điểm chỉ có thể chọn từ một tập hợp ngẫu nhiên của các thuộc tính đầu vào. Thay đổi đơn giản này có thể có một ảnh hưởng lớn, giảm sự giống nhau giữa cây bagged và lần lượt các dự đoán kết quả.Chọn thuật toán ngẫu nhiên rừng:Nhấp vào nút "Chọn" và chọn "RandomForest" dưới "cây" nhóm.Nhấp vào tên của các thuật toán để xem xét các cấu hình thuật toán.