الگوریتم رندوم فارست (Random Forest Algorithm)
127 بار بازدید -
پارسال
-
در آزمایش‌های آماری، گاهی اوقات
در آزمایش‌های آماری، گاهی اوقات نیاز است تا از یک نمونه تصادفی از جمعیت استفاده کنیم. اما چگونه می‌توانیم اطمینان داشته باشیم که نمونه تصادفی درستی است؟
برای حل این مسئله می‌توان از الگوریتم رندوم فارست استفاده کرد. این الگوریتم برای تولید اعداد تصادفی با استفاده از یک الگوریتم خاص ایجاد می‌شود که بر اساس شرایط خاصی مانند طول دوره و توزیع اعداد، بهترین عملکرد را ارائه می‌دهد. با این الگوریتم، می‌توانیم از یک نمونه تصادفی از جمعیت استفاده کنیم که به درستی تصادفی شده است و به این ترتیب می‌توانیم از دقت و قابلیت تکرار آزمایش‌های آماری اطمینان حاصل کنیم.
الگوریتم رندوم فارست (Random Forest Algorithm) یک الگوریتم یادگیری ماشینی است که برای مسائل دسته‌بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. استفاده از الگوریتم Random Forest در مسائل یادگیری ماشینی دارای مزایایی همچون افزایش دقت در پیش‌بینی، کاهش اورفیتینگ (Overfitting) و قابلیت پردازش داده‌های بزرگ است.
این ویدئو یک پروژه اجرا شده در بیگ پرو1 را با استفاده از الگوریتم رندوم فارست نمایش می‌دهد.
#الگوریتم_رندوم_فارست_بیگ_پرو1
برای حل این مسئله می‌توان از الگوریتم رندوم فارست استفاده کرد. این الگوریتم برای تولید اعداد تصادفی با استفاده از یک الگوریتم خاص ایجاد می‌شود که بر اساس شرایط خاصی مانند طول دوره و توزیع اعداد، بهترین عملکرد را ارائه می‌دهد. با این الگوریتم، می‌توانیم از یک نمونه تصادفی از جمعیت استفاده کنیم که به درستی تصادفی شده است و به این ترتیب می‌توانیم از دقت و قابلیت تکرار آزمایش‌های آماری اطمینان حاصل کنیم.
الگوریتم رندوم فارست (Random Forest Algorithm) یک الگوریتم یادگیری ماشینی است که برای مسائل دسته‌بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. استفاده از الگوریتم Random Forest در مسائل یادگیری ماشینی دارای مزایایی همچون افزایش دقت در پیش‌بینی، کاهش اورفیتینگ (Overfitting) و قابلیت پردازش داده‌های بزرگ است.
این ویدئو یک پروژه اجرا شده در بیگ پرو1 را با استفاده از الگوریتم رندوم فارست نمایش می‌دهد.
#الگوریتم_رندوم_فارست_بیگ_پرو1
پارسال
در تاریخ 1402/03/29 منتشر شده
است.
127
بـار بازدید شده