随机森林模型的高管概述

高管对随机森林模型的综述

从幼苗到树冠:机器学习中的随机森林的成长

在这篇文章的开头提醒大家,你不需要是一名计算机科学家才能从事数据科学。实际上,你不需要成为一名数据科学家也可以进行数据科学工作。根据你试图解决的问题的性质,你使用数据科学根源的工具和原则可能非常有效。

即使你在统计学、编程和数据科学方面的熟练程度可能还在发展中,这个前提仍然成立。

图片来源:作者在Canva上创建的插图。

让我给那些正在学习过程中的新手们留出一些空间。事实证明,偶尔有些读者会向我分享一些我自己还没有见过或使用过的编码思路。如果你在学习过程的后期阶段,发现我做了一些奇怪且不合理的事情,或者你知道更好的方法,请随时在评论中提出建议。

当你阅读时,如果你对某个关键术语感到有点迷茫,可以在本文底部找到词汇表。

首先,本文概述了随机森林的概念,它们能做什么以及它们从何而来,然后还讨论了现代随机森林方法的三个关键特征,这些特征使它们在许多场景中表现得非常出色。此外,本文还提供了随机森林如何进行预测的示例,并讨论了成长随机森林的相关考虑因素。

随机森林概述

让我们先来了解一下随机森林的哲学背景,然后再深入技术细节。从技术上讲,随机森林是一种集成方法。通常情况下,这种方法用于分类问题。我将简要介绍如何将随机森林或决策树应用于回归任务。

此外,随机森林是一种监督式机器学习方法,这意味着当我们使用它们时,我们将使用过去的历史训练数据来教会计算机(或模型)对未来的新数据进行预测。