Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Объясните, почему Случайный лес (Random Forest) моделирует нелинейные зависимости?

Случайный лес — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит множество решающих деревьев и объединяет их прогнозы для получения более точных результатов. При построении Random Forest не делается никаких предположений о линейности данных. И сам алгоритм не предполагает использования таких предположений.

Например, один и тот же признак может быть использован несколько раз с различными критериями деления и на разных уровнях дерева. Кроме того, каждое дерево в Случайном лесе строится на основе случайного подмножества данных. Это приводит к тому, что разные деревья моделируют разные аспекты зависимостей.

#машинное_обучение

❤8

www.tg-me.com/id/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/426

1.17K viewsJun 12, 2024 at 13:02

Объясните, почему Случайный лес (Random Forest) моделирует нелинейные зависимости?

Случайный лес — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит множество решающих деревьев и объединяет их прогнозы для получения более точных результатов. При построении Random Forest не делается никаких предположений о линейности данных. И сам алгоритм не предполагает использования таких предположений.

Например, один и тот же признак может быть использован несколько раз с различными критериями деления и на разных уровнях дерева. Кроме того, каждое дерево в Случайном лесе строится на основе случайного подмножества данных. Это приводит к тому, что разные деревья моделируют разные аспекты зависимостей.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований