#41. Случайные деревья и случайный лес. Бутстрэп и бэггинг | Машинное обучение

Общая идея композиции простых алгоритмов в соответствии с идеей бэггинга (bagging). Способ разбиения обучающей выборки на несколько подвыборок по алгоритму бутстрэп (bootstrap). Бэггинг с решающими деревьями. Случайный лес (random forest). Реализация случайного леса на Python через классы RandomForestClassifier и RandomForestRegressor. Преимущества и недостатки случайного леса.

Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/ml
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu

machine_learning_41_regression.py: https://github.com/selfedu-rus/machine_learning
Ансамблевые методы: https://scikit-learn.ru/1-11-ensemble-methods/

Видео #41. Случайные деревья и случайный лес. Бутстрэп и бэггинг | Машинное обучение канала selfedu