Maison > Article > Périphériques technologiques > Application de la forêt aléatoire dans l'apprentissage automatique
La forêt aléatoire utilise plusieurs arbres de classification pour classer le vecteur d'entrée. Chaque arbre a un résultat de classification, et la classification avec le plus grand nombre de votes est finalement sélectionnée comme résultat final.
Ce qui précède est une introduction à la forêt aléatoire. Examinons ensuite le flux de travail de l'algorithme de forêt aléatoire.
Étape 1 : Sélectionnez d'abord un échantillon aléatoire dans l'ensemble de données.
Étape 2 : Pour chaque échantillon, l'algorithme créera un arbre de décision. Les résultats de prédiction pour chaque arbre de décision seront ensuite obtenus.
Étape 3 : Chaque résultat attendu dans cette étape sera voté.
Étape 4 : Enfin, sélectionnez le résultat de la prédiction avec le plus de votes comme résultat de la prédiction finale.
Principe de l'algorithme de forêt aléatoire
Lorsque nous entraînons un modèle de forêt aléatoire sur un ensemble de données présentant des caractéristiques spécifiques, l'objet modèle résultant peut nous indiquer quelles caractéristiques sont les plus pertinentes pendant le processus d'entraînement, c'est-à-dire quelles caractéristiques ont le plus grand impact sur la cible. variable. L'importance de cette variable est déterminée pour chaque arbre de la forêt aléatoire, puis moyennée dans toute la forêt pour produire une mesure unique pour chaque caractéristique. Cette métrique peut être utilisée pour trier les fonctionnalités par pertinence et recycler notre modèle de forêt aléatoire en utilisant uniquement ces fonctionnalités.
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