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.

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.

This article uses Random Forest (RF) and k-fold cross-validation to predict the hourly count of rental bikes (cnt/h) in the city of Seoul (Korea) using information related to rental hour, temperature, humidity, wind speed, visibility, dewpoint, solar radiation, snowfall, and rainfall.

In this study, the Machine Learning (ML) approach has been adopted using Random Forest (RF) model to estimate the CBR of the soil based on 10 input parameters such as Plasticity Index (PI), Liquid Limit (LL), Silt Clay content (SC), Fine Sand content (FS), Coarse sand content (CS), Optimum Water Content (OWC), Organic content (O), Plastic Limit (PL), Gravel content (G), and Maximum Dry Density (MDD), which can be easily determined in the laboratory.

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!

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.

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.