यादृच्छिक वन

लेखक: Roger Morrison
निर्माण की तारीख: 24 सितंबर 2021
डेट अपडेट करें: 4 मई 2024
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StatQuest: यादृच्छिक वन भाग 1 - निर्माण, उपयोग और मूल्यांकन
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परिभाषा - यादृच्छिक वन का क्या अर्थ है?

एक यादृच्छिक वन एक मशीन है जिसे मशीन लर्निंग पर लागू किया जाता है जो बड़ी संख्या में यादृच्छिक निर्णय पेड़ों को विकसित करता है जो चर के सेट का विश्लेषण करते हैं। इस प्रकार का एल्गोरिदम उन तरीकों को बढ़ाने में मदद करता है जो प्रौद्योगिकियां जटिल डेटा का विश्लेषण करती हैं।


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Techopedia रैंडम फॉरेस्ट की व्याख्या करता है

सामान्य तौर पर, निर्णय पेड़ मशीन सीखने के कार्यों के लिए लोकप्रिय हैं। एक यादृच्छिक जंगल में, इंजीनियर अलग-अलग लागू चर सरणियों के साथ डेटा खनन से अधिक सावधानीपूर्वक ज्ञान को अलग करने के लिए यादृच्छिक निर्णय पेड़ों के सेट का निर्माण करते हैं। यादृच्छिक वन के पीछे दर्शन का वर्णन करने का एक तरीका यह है कि चूंकि यादृच्छिक पेड़ों में कुछ ओवरलैप होते हैं, इंजीनियर विभिन्न पेड़ों के साथ डेटा का अध्ययन करने के लिए सिस्टम का निर्माण कर सकते हैं और रुझानों और पैटर्न की तलाश कर सकते हैं जो किसी दिए गए डेटा परिणाम का समर्थन करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि पांच यादृच्छिक पेड़ एक उप-चर से एक ही चर पर जानकारी प्रदान करते हैं, और उनमें से चार सहमत होते हैं, तो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम संभावनाओं के आधार पर मॉडल बनाने के लिए उस "बहुमत वोट" का उपयोग कर सकता है। कई प्रकार की मशीन सीखने में, यादृच्छिक वन जैसे निर्माण तकनीकी प्रणालियों को डेटा में ड्रिल करने और अधिक परिष्कृत विश्लेषण प्रदान करने में मदद कर सकते हैं।