1
computer::
Random Forest, Random Forest
جنگل تصادفی، روش BootStrap (یا همان Bagging)، Boosting و voting و Stacking مثالهایی از روش های تلفیقی محسوب می شوند.
جنگل تصادفی نیز یک روش یادگیری تلفیقی برای طبقه بندی و رگرسیون می باشد که با ساخت انبوهی از درختان تصمیم در زمان آموزش عمل می کند.
پایه و اساس ساخت جنگل تصادفی استفاده از تکنیک bagging می باشد.
در الگوریتم SMAC چون جنگل تصادفی معمولا به عنوان یک مدل احتمال قابل استفاده نیست، الگوریتم بر اساس استنباط frequentist عمل کرده و یک میانگین و انحراف معیار پیشگویانه از (به عنوان تخمین های فراوانی گرایانه) بر روی پیش بینی های درخت های مجزا برای محاسبه می شود (بیان احتمال بر اساس تعبیر فراوانی از آن در تعداد زیادی تکرار، بجای ارائه یک توزیع احتمال).
ساخت مدل اولیه جنگل تصادفی (فاز warm start),جنگل تصادفی، روش BootStrap (یا همان Bagging)، Boosting و voting و Stacking مثالهایی از روش های تلفیقی محسوب می شوند.
جنگل تصادفی نیز یک روش یادگیری تلفیقی برای طبقه بندی و رگرسیون می باشد که با ساخت انبوهی از درختان تصمیم در زمان آموزش عمل می کند.
پایه و اساس ساخت جنگل تصادفی استفاده از تکنیک bagging می باشد.
در الگوریتم SMAC چون جنگل تصادفی معمولا به عنوان یک مدل احتمال قابل استفاده نیست، الگوریتم بر اساس استنباط frequentist عمل کرده و یک میانگین و انحراف معیار پیشگویانه از (به عنوان تخمین های فراوانی گرایانه) بر روی پیش بینی های درخت های مجزا برای محاسبه می شود (بیان احتمال بر اساس تعبیر فراوانی از آن در تعداد زیادی تکرار، بجای ارائه یک توزیع احتمال).
ساخت مدل اولیه جنگل تصادفی (فاز warm start)
واژگان شبکه مترجمین ایران