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Random Forest Classifier verstehen

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Random Forest Classifier verstehen

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Heute werden wir einen Random Forest Classifier verwenden, den wir bereits aus dem Ensemble-Module von Scikit-learn importiert haben. In diesem Video werde ich demonstrieren, wie dieser Algorithmus für maschinelles Lernen funktioniert. Wenn Sie also bereits mit der Theorie vertraut sind, können Sie gerne zum nächsten Video übergehen. Der Random Forest Algorithmus funktioniert, indem viele Instanzen eines anderen Algorithmus des sogenannten Decision Tree ausgeführt, und deren Ergebnisse kombiniert werden. Ein Decision Tree versucht, aus den Trainingsdaten einer Baumartikelstruktur einfache Entscheidungsregeln zu erlernen, die dazu verwendet werden können, Vorhersagen über zukünftige noch nicht gesehene Eingaben zu treffen. Jede Regel versucht, die Datenpunkte auf der Grundlage eines bestimmten Merkmals aufzuteilen, so dass sich die beiden resultierenden Gruppen stark voneinander unterscheiden. Die Elemente innerhalb der Gruppen jedoch ähnlich sind. Dies geschieht so lange, bis…

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