Inhaltsverzeichnis:
Definition - Was bedeutet Zufälliger Wald?
Eine zufällige Gesamtstruktur ist ein Datenkonstrukt, das auf maschinelles Lernen angewendet wird und eine große Anzahl zufälliger Entscheidungsbäume entwickelt, die Sätze von Variablen analysieren. Diese Art von Algorithmus hilft dabei, die Art und Weise zu verbessern, in der Technologien komplexe Daten analysieren.
Techopedia erklärt Random Forest
Im Allgemeinen sind Entscheidungsbäume für maschinelles Lernen beliebt. In einer zufälligen Gesamtstruktur konstruieren Ingenieure Mengen von zufälligen Entscheidungsbäumen, um das Wissen aus dem Data Mining mit verschiedenen angewendeten variablen Arrays genauer zu isolieren. Eine Möglichkeit, die Philosophie hinter der Zufallsgesamtstruktur zu beschreiben, besteht darin, dass Ingenieure Systeme erstellen können, um Daten redundant mit den verschiedenen Bäumen zu untersuchen und nach Trends und Mustern zu suchen, die ein bestimmtes Datenergebnis unterstützen. Wenn beispielsweise fünf zufällige Bäume Informationen zu derselben Variablen aus einer Teilmenge bereitstellen und vier davon übereinstimmen, kann der Algorithmus für maschinelles Lernen diese "Mehrheitsabstimmung" verwenden, um Modelle basierend auf Wahrscheinlichkeiten zu erstellen. Konstrukte wie die Zufallsgesamtstruktur können in vielen verschiedenen Arten des maschinellen Lernens dazu beitragen, dass technologische Systeme einen Drilldown in Daten durchführen und differenziertere Analysen durchführen.
