Rumah > Artikel > Peranti teknologi > Aplikasi Hutan Rawak dalam Pembelajaran Mesin
Hutan rawak menggunakan berbilang pokok klasifikasi untuk mengklasifikasikan vektor input Setiap pokok mempunyai hasil pengelasan, dan klasifikasi dengan bilangan undian tertinggi akhirnya dipilih sebagai keputusan akhir.
Di atas adalah pengenalan kepada hutan rawak Seterusnya, mari kita lihat aliran kerja algoritma hutan rawak.
Langkah 1: Mula-mula pilih sampel rawak daripada set data.
Langkah 2: Untuk setiap sampel, algoritma akan mencipta pepohon keputusan. Kemudian keputusan ramalan setiap pohon keputusan akan diperolehi.
Langkah 3: Setiap hasil yang dijangkakan dalam langkah ini akan diundi.
Langkah 4: Akhir sekali, pilih keputusan ramalan dengan undian terbanyak sebagai keputusan ramalan akhir. Prinsip Algoritma Hutan Rawak
Hutan rawak berprestasi lebih baik daripada pepohon keputusan individu untuk pelbagai item data.
Algoritma hutan rawak mengekalkan ketepatan yang tinggi walaupun apabila sejumlah besar data tiada.
Ciri Rawak Hutan dalam Pembelajaran MesinKira kepentingan beberapa pembolehubah dalam pengelasan.
Menyediakan strategi yang baik untuk meneka data yang hilang, mengekalkan ketepatannya walaupun dalam kes kehilangan data yang besar.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Hutan Rawak dalam Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!