Rừng ngẫu nhiên trong máy học

Nghiên cứu này đã thiết lập và đánh giá khả năng dự báo độ sâu sau nước nhảy của sáu mô hình học máy (ML), gồm có: Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest - RT), Tăng cường thích ứng (Adaptive Boosting – Ada), Tăng cường tốc độ (Cat Boosting – CB), Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting - GB), Cây bổ sung (Extra Trees - ET) và Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM).

15p viaburame 14-03-2025 2 1   Download

Nghiên cứu này so sánh hiệu suất của bốn mô hình học máy phổ biến: “Cây quyết định”, “Rừng ngẫu nhiên”, “Máy véctơ hỗ trợ”, và “Hồi quy logistic” trong việc đánh giá rủi ro tín dụng. Dữ liệu đã trải qua kiểm thử và phân tích cho thấy mô hình “Rừng ngẫu nhiên” vượt trội hơn so với các mô hình còn lại, với độ chính xác cao nhất là 93,22 %.

8p gaupanda062 21-11-2024 1 0   Download

Bài viết Phát hiện mẫu bất thường cho trong doanh nghiệp bán lẻ bằng phân tích motif khai phá motif cho chuỗi thời gian và phát hiện bất thường bằng thuật toán học máy rừng ngẫu nhiên được đề xuất. Một mô hình xác định các mẫu hành vi gian lận và phân loại các đối tượng trong bài toán phát hiện bất thường ở cấp độ tài khoản được mô hình hoá.

12p vizenvo 02-12-2022 14 4   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 35 3   Download

Luận văn tập trung vào các kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn và các thuật toán phân lớp dữ liệu bao gồm: Phân loại tuyến tính, Hồi quy logistic, Phân loại Naïve Bayes, Rừng ngẫu nhiên (RF). Ứng dụng thuật toán học máy trong lĩnh vực kinh doanh viễn thông sử dụng dữ liệu lịch sử của tập khách hàng để xây dựng các mô hình có khả năng phân loại, dự đoán nhu cầu sử dụng của khách hàng.

80p petsematary 06-06-2021 41 7   Download

Luận văn tập trung vào các kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn và các thuật toán phân lớp dữ liệu bao gồm: Phân loại tuyến tính, Hồi quy logistic, Phân loại Naïve Bayes, Rừng ngẫu nhiên (RF). Ứng dụng thuật toán học máy trong lĩnh vực kinh doanh viễn thông sử dụng dữ liệu lịch sử của tập khách hàng để xây dựng các mô hình có khả năng phân loại, dự đoán nhu cầu sử dụng của khách hàng. Mời các bạn tham khảo!

26p petsematary 06-06-2021 31 7   Download