Ich werde Sie in Random Forest in R, Python unterrichten

In diesem Gig werde ich dir beibringen, wie man ein Entscheidungsbaum-Modell anpasst, einen beliebten Algorithmus des maschinellen Lernens, der sowohl für Klassifikation als auch für Regression verwendet wird. Dabei handelt es sich um ein baumartiges Modell, bei dem Knoten Entscheidungen basierend auf den Merkmalen der Daten darstellen, und die Blätter die endgültige Ausgabe oder Entscheidung. Einige der Konzepte, die wir mit entweder R oder Python erkunden werden, sind Gini-Impurity (ein Maß dafür, wie oft ein zufällig ausgewähltes Element falsch labelt wäre, wenn es nach der Verteilung der Labels im Datensatz zufällig labelt würde),

Entropie (ein Maß für die Zufälligkeit oder Unreinheit im Datensatz. Wird bei der Berechnung des Informationsgewinns verwendet) und Informationsgewinn (die Reduktion der Entropie oder Unreinheit durch das Aufteilen der Daten. Es hilft zu entscheiden, welches Merkmal bei jedem Schritt zum Aufteilen verwendet wird). Willkommen bei Hilfe!