Random forest

Частина з циклу
Машинне навчання та добування даних
Парадигми Кероване навчання Некероване навчання Інтерактивне навчання Пакетне навчання Метанавчання Напівкероване навчання Самокероване навчання Навчання з підкріпленням Навчання на основі правил Квантове машинне навчання[en]
Задачі Класифікація Породжувальна модель Регресія Кластерування Знижування розмірності Оцінювання густини Виявляння аномалій Очищування даних[en] АвтоМН Асоціативні правила Семантичний аналіз[en] Структурове передбачування Конструювання ознак Навчання ознак Навчання ранжуванню Виведення граматик[en] Навчання онтологій[en] Мультимодальне навчання[en]
Кероване навчання (класифікація • регресія) Ансамблі Випадковий ліс Бутстрепова агрегація Підсилювання Градієнтне підсилювання[en] AdaBoost[en] Дерева рішень MARS[en] CART Доречно-векторна машина k-сусідів Лінійна регресія Логістична регресія Лінійний розділювальний аналіз Наївний баєсів класифікатор Перцептрон Підмайстрове навчання Опорно-векторна машина Штучні нейронні мережі
Кластерування BIRCH[en] CURE Ієрархічне k-середніх Нечітке Очікування-максимізація DBSCAN OPTICS Спектральне Зсув середнього[en]
Знижування розмірності Факторний аналіз Метод незалежних компонент[en] Канонічна кореляція Дискримінантний аналіз Метод головних компонент Власний узагальнений розклад[en] Розклад невід'ємних матриць t-розподілене вкладення стохастичної близькості Навчання розріджених словників[en]
Структурове передбачування Графові моделі Баєсова мережа Прихована марковська модель Умовне випадкове поле
Виявляння аномалій RANSAC k-НС Коефіцієнт локального відхилення Відстань Кука Ізоляційний ліс[en]
Штучна нейронна мережа Автокодувальник Когнітивні обчислення[en] Глибоке навчання DeepDream Нейронна мережа прямого поширення Рекурентна нейронна мережа ДКЧП ВРВ МВС Резервуарне обчислення Обмежена машина Больцмана ГЗМ Дифузійна модель Самоорганізаційна карта Згорткова нейронна мережа U-Net Трансформер Зоровий Спайкова нейронна мережа[en] Мемтранзистор Електрохімічна ПДД[en] (ECRAM)
Навчання з підкріпленням Q-навчання SARSA Метод часових різниць Багатоагентне навчання з підкріпленням Гра проти себе[en]
Навчання з людьми Активне навчання (машинне навчання)[en] Краудсорсинг Людина-в-циклі
Діагностування моделей Крива спроможності навчатися[en]
Математичні засади Ядрові машини Компроміс зсуву та дисперсії Ймовірнісно приблизно коректне навчання Мінімізація емпіричного ризику Оккамове навчання[en] Регуляризація LASSO[en] Тихонова Еластично-сіткова[en] Статистичне навчання Теорія Вапника — Червоненкіса Теорія обчислювального навчання[en]
Місця машинного навчання ECML PKDD[en] NeurIPS[en] ICML[en] ICLR IJCAI ML JMLR
Пов'язані статті Глосарій штучного інтелекту[en] Список наборів даних для досліджень з машинного навчання Перелік понять машинного навчання[en]
п о р

Random forest (англ. випадковий ліс) — ансамблевий метод машинного навчання для класифікації, регресії та інших завдань, який працює за допомогою побудови численних дерев прийняття рішень під час тренування моделі й продукує моду для класів (класифікацій) або усереднений прогноз (регресія) побудованих дерев. Недоліком є схильність до перенавчання.

Розширення алгоритму було запропоновано Лео Брейманом(інші мови)^[1][2] і Аделем Катлером(інші мови), «Random Forests» є їхньою торговою маркою. Алгоритм поєднує в собі дві основні ідеї: метод беггінга Бреймана і метод випадкових підпросторів(інші мови), запропонованийТін Кам Хо(інші мови).

1. ↑ Breiman, Leo (2001). Random Forests. Machine Learning. 45 (1): 5—32. doi:10.1023/A:1010933404324.(англ.)(Перевірено 7 червня 2009)
2. ↑ Опис алгоритму на сайті Лео Бреймана [Архівовано 22 червня 2008 у Wayback Machine.](англ.)(Перевірено 7 червня 2009)