Random forest

Recently, machine learning (ML) algorithms have proven to be highly effective tools for predicting structural damage. However, the data used in structural health monitoring often consists primarily of normal operational conditions or slight deviations from the original state, with a scarcity of data representing potentially dangerous conditions.

21p viyamanaka 06-02-2025 0 0   Download

Customer Churn is now becoming a significant problem in the banking sector. It is necessary to seek solutions to predict the rate of customer churn in banks; however, the dataset for customer churn prediction in banks is imbalanced. In this paper, Random Forest (RF) based on two popular resampling techniques, named SMOTE and ADASYN, are used to obtain a banking customer churn prediction model.

6p viyamanaka 06-02-2025 3 1   Download

Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng - CRM (Customer relationship management) là một phương pháp giúp các doanh nghiệp tiếp cận và giao tiếp với khách hàng một cách có hệ thống và hiệu quả, quản lý các thông tin của khách hàng như thông tin về tài khoản, nhu cầu, liên lạc và các vấn đề khác nhằm phục vụ khách hàng tốt hơn. Bài viết trình bày việc ứng dụng Machine Learning trong hệ thống CRM.

3p vipettigrew 15-03-2023 6 1   Download

This study aims to compare the performance of two models: Random Forest (RF) and Decision Tree (DT). By evaluating their accuracy and efficiency in predicting the Poisson coefficient, this study seeks to determine which model offers superior performance and robustness for this application.

11p viyamanaka 06-02-2025 4 2   Download

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Cải tiến chất lượng kiểm thử đột biến bậc cao" được nghiên cứu với mục tiêu: Nghiên cứu tổng quan về kiểm thử đột biến và các kỹ thuật kiểm thử đột biến; Nâng cao kỹ thuật kiểm thử đột biến, đặc biệt là kiểm thử đột biến bậc cao; Đánh giá chất lượng của toán tử đột biến sử dụng để tạo ra các đột biến; Đề xuất giải pháp, mô hình để dự báo chất lượng kiểm thử đột biến sử dụng các thuật toán học máy Logistic Regression, Random Forest Classifier, XGBoost và LightGBM để thực hiện huấn luyện, dự báo tỷ lệ đột biến MS.

33p viyamanaka 04-02-2025 9 2   Download

Bài viết tập trung vào việc đánh giá và so sánh hiệu quả của các mô hình học máy dựa trên cây (Tree-based machine learning models) trong việc dự báo gian lận thẻ tín dụng. Các mô hình được xét gồm Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Machines (GBM) và Extreme Gradient Boosting (XGBoost).

17p gaupanda068 02-01-2025 9 5   Download

Bài viết tập trung vào việc xây dựng mô hình dự đoán giá nhà ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Thông qua áp dụng các kỹ thuật phân tích và tiền xử lý dữ liệu trên các thư viện của ngôn ngữ lập trình Python bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, giá trị trùng, giá trị ngoại lai, mã hóa biến phân loại, chuẩn hóa dữ liệu, trích chọn đặc trưng, giảm chiều dữ liệu. Sau đó, huấn luyện các mô hình học máy để dự đoán giá nhà thông qua phương pháp Support Vector Regressor (SVR) và Random Forest Regressor (RFR).

13p gaupanda065 03-12-2024 7 2   Download

Random forest regression cung cấp cho người học những kiến thức như: Tiền xử lý dữ liệu; Trực quan hóa dữ liệu; Random Forest; Huấn luyện mô hình; Trực quan hóa kết quả mô hình;...Mời các bạn cùng tham khảo!

25p toan5ks1 04-08-2021 44 2   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 8: Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: cây quyết định (Decision tree); biểu diễn cây quyết định; học cây quyết định bằng ID3; vài vấn đề trong ID3; cây quyết định cho hồi quy; rừng ngẫu nhiên (Random forests);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

43p duonghoanglacnhi 07-11-2022 32 3   Download

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn "Hệ hỗ trợ quyết định phân nhóm các trạm BTS theo lưu lượng" nhằm nghiên cứu về công cụ và ngôn ngữ hỗ trợ việc khai phá dữ liệu (như Google Colab, Python), từ đó cài đặt và sử dụng cho đề tài.

27p trankora03 05-08-2023 12 5   Download

Luận văn "Phát triển hệ thống dự đoán điểm thi tốt nghiệp của học sinh trung học phổ thông sử dụng kỹ thuật rừng ngẫu nhiên hồi quy" được hoàn thành với mục tiêu nhằm đề xuất một mô hình Random Forest Regression vào việc phân loại điểm tổng kết của học sinh, sử dụng kĩ thuật phân lớp. Xây dựng một hệ thống sử dụng mô hình đã được huấn luyện để tiên đoán ra điểm thi tốt nghiệp trung học phổ thông quốc gia, từ đó xây dựng một website có thể tiên đoán điểm thi tốt nghiệp trung học phổ thông quốc gia khi người dùng nhập điểm tổng kết các môn có liên quan đến kì thi.

38p matroinho2510 08-11-2022 28 5   Download

Luận văn "Sử dụng Data Mining dự báo nhu cầu lao động cho một số ngành nghề trên địa bàn tỉnh Bình Dương" được hoàn thành với mục tiêu nhằm nghiên cứu về ứng dụng khai phá dữ liệu và các thuật toán Linear Regression, K-nearest neighbors, Decision trees và Random forests để khai phá dữ liệu cho Dữ liệu tại Trung tâm dịch vụ việc làm tỉnh Bình Dương với một cơ sở dữ liệu điều tra về cầu lao động của các Doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh Bình Dương.

67p matroinho2510 08-11-2022 19 4   Download

Luận văn đã đóng góp cho thấy việc có thể áp dụng thuật toán fuzzy random forest vào bài toán phân lớp xâm nhập mạng đem lại hiệu quả nhất định. Giới thiệu lại các thuật toán học máy cơ bản như fuzzy decision tree, random forest. Mời các bạn cùng tham khảo.

101p tamynhan0 04-07-2020 97 10   Download

Đề tài nghiên cứu về khai phá dữ liệu, phân lớp dữ liệu và Random Forest; ứng dụng để khai phá dữ liệu sinh viên, qua đó tư vấn chọn lộ trình học trong học chế tín chỉ phù hợp cho sinh viên để đạt được kết quả tốt. Mời các bạn cùng tham khảo.

26p bautroibinhyen24 20-04-2017 146 30   Download

The uniform spanning forest (USF) in Zd is the weak limit of random, uniformly chosen, spanning trees in [−n, n]d . Pemantle [11] proved that the USF consists a.s. of a single tree if and only if d ≤ 4. We prove that any two components of the USF in Zd are adjacent a.s. if 5 ≤ d ≤ 8, but not if d ≥ 9. More generally, let N (x, y) be the minimum number of edges outside the USF in a path joining x and y in Zd . Then max N (x, y) : x, y ∈ Zd = (d − 1)/4 a.s.

28p tuanloccuoi 04-01-2013 43 7   Download