Náhodný les

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie

Náhodný les (anglicky Random forest) je kombinovaná učící metoda pro klasifikaci a regresi, která vytvoří více rozhodovacích stromů při učení a následně vydá modus (nejčastější hodnotu) tříd vrácených jednotlivými stromy. Termín pochází z náhodných rozhodovacích lesů, které zavedl Tin Kam Ho v roce 1995. Metoda kombinuje myšlenku "baggingu" Leo Breimana a náhodným výběrem příznaků (features), aby zkonstruovala skupinu stromů s řízenou variancí.

Výběr náhodných podmnožin příznaků je příklad metody náhodných podprostorů (anglicky random subspace method), kterou Ho použil jako implementační techniku pro dřívější klasifikaci od E. Kleinberga.

Reference[editovat | editovat zdroj]

V tomto článku byl použit překlad textu z článku Random forest na anglické Wikipedii.

Externí odkazy[editovat | editovat zdroj]