Thuật toán Random Forest

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

Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) với thuật toán học máy (Machine Learning) Random Forest (RF) thực hiện phân loại, giám sát biến động các lớp phủ bề mặt tại khu vực Hà Nội giai đoạn 2013-2023. Các dữ liệu ảnh vệ tinh và các kết quả phân tích được thực hiện trên nền tảng điện toán đám mây GEE và sử dụng ngôn ngữ lập trình Javascript.

11p viambani 18-06-2024 5 3   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 8 1   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 43 2   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 19 3   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

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 13 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 21 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