Что такое Алгоритм случайного леса? Random Forest

Алгоритм случайного леса он замечательно прогнозирует, он один из лучших алгоритмов по прогнозной силе, но при этом он совершенно ничего не объясняет. То есть это такой черный ящик, который выдает хорошие прогнозы, но абсолютно не рассказывает о том, как устроена на самом деле зависимость. Соответственно, существует много версий алгоритмов случайного леса, но две пожалуй самых важных - это алгоритм для количественной объясняемой переменной, для количественной y ,и алгоритм для качественной y, которая принимает значение 0 или 1,да или нет. Мы рассмотрим версию алгоритм случайного леса для количественной переменной, то есть которая принимает какой-то диапазон значений.
=========================
Подписаться на канал - / @user-bm5zk9mf3o
Курс программирования на R - • Основы программировани...
Курс основы эконометрики в R - • Основы эконометрики в R

[@user-bk6iv2fi2b]

Все более менее понятно, только забыли сказать как рассчитывается rss

[@evgeniykorniloff9974]

Это генетический алгоритм. Только надо выбирать треть лучших

[@dicloniusN35]

дихотомия для поиска) напомнили слово из универа)

[@antonhauff]

Подскажите пожалуйста, где можно найти информацию для алгоритма для качественной y.

[@user-he8yo3mt3p]

kzbin.info/www/bejne/h4eZmXhjgr5nebM

[@user-vk2bm1rx8o]

Ошибка наверно в 3 кластере? Д б x

[@danielianhaik]

у нас 1 1 2 10 20 40 50 ... и что ими обозначили???

[@Uni-Coder]

Отбираем n наблюдений из n наблюдений?

[@stasessiya]

с повторами

[@user-pb7pz7nv3m]

А что означает x

[@user-ix9ib4qh1c]

10 и 20 это переменные по у. 0.5 - про х. смотри на столбцы

[@user-pb7pz7nv3m]

А понял, спасибо

[@hopelesssuprem1867]

Случайный лес - это частный случай бэггинга, когда n деревьев обучаются параллельно на бутстрапированных выборках, а в кач-ве ф-ции агрегирования используется мода для классификации и среднее для регресси. Всё, нечего тут объяснять, а лектор так сложно объясняет такие простые вещи.

[@dronnet]

а вот я ещё пока ничего не понял. Ну например, а как выбрать порог разделения? а с какого столбца начать? а как понять что именно этот порог лучший? и т.д.

[@hopelesssuprem1867]

@@dronnet порог выбирается на минимизации загрязненности в узле, например с помощью взвешенной неопределенности Джини. Лучше почитайте книгу hands-on machine learning и посмотрите statquest. Такие челы, как этот лектор, вас ничему не научат ибо сами ниче не знают.

[@dronnet]

Спасибо, попробую посмотреть. Пока я понял следующее что ВСЕ алгоритмы надо уметь написать с нуля самому, используя только numpy, только тогда достигается полное понимание что и куда. Пока научился писать и понял лин регрессию, градиентный бустинг, кНН и нейросетку полносвязанную одно и двух слойную. Продолжаю изучение@@hopelesssuprem1867

[@nikjack2697]

ыаыаы

[@Oleg_Litvinov]

первое деление происходит по переменной y. Написано z

[@blacktechnology6496]

По z ведь.