Как и почему работает случайный лес? Разбираемся
Важная часть машинного обучения — это классификация. Мы хотим знать, к какому классу (или группе) принадлежит значение. Возможность точно классифицировать значения чрезвычайно ценна для бизнес-приложений, таких как прогнозирование покупки продукта конкретным пользователем или прогнозирование платёжеспособности по кредиту.
Наука о данных предоставляет множество алгоритмов классификации, таких как логистическая регрессия, машина опорных векторов, наивный байесовский классификатор и деревья решений. Но на вершине иерархии классификаторов находится классификатор случайного леса. |