Name: آموزش الگوریتم جنگل تصادفی + مفاهیم، پیادهسازی و کاربردهای Random Forest (آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-04-09T05:28:11.000000Z
Duration: 23 min 16 s
Description: آموزش الگوریتم جنگل تصادفی + مفاهیم، پیادهسازی و کاربردهای Random Forest (آموزش رایگان)

طراحی سایت

حسابداری

خیاطی

روانشناسی

طراحی لباس

فتوشاپ

پایتون

زبان انگلیسی

هوش مصنوعی

فن بیان

اکسل

عکاسی

پریمیر

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

آموزش الگوریتم جنگل تصادفی + مفاهیم، پیاده‌سازی و کاربردهای Random Forest (آموزش رایگان)

چکیده

بررسی اجمالی الگوریتم Random Forest

بررسی مفهومی الگوریتم Random Forest

پیاده‌سازی عملی الگوریتم Random Forest

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

جنگل&zwnj;های تصادفی (Random Forest) یکی از قدرتمندترین الگوریتم&zwnj;های یادگیری ماشین مبتنی بر درخت تصمیم هستند که در مسائل طبقه&zwnj;بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) کاربرد دارند. این الگوریتم بر اساس تکنیک Bagging یا Bootstrap Aggregating ساخته شده و مجموعه&zwnj;ای از درخت&zwnj;های تصمیم را برای بهبود دقت و کاهش بیش&zwnj;برازش (Overfitting) ترکیب می&zwnj;کند.

مبنای اصلی جنگل تصادفی این است که به جای ساخت یک درخت تصمیم منفرد که ممکن است به داده&zwnj;های آموزشی بیش از حد حساس شود، تعداد زیادی درخت تصمیم مستقل ایجاد کرده و نتیجه نهایی را بر اساس رأی&zwnj;گیری &laquo;در طبقه&zwnj;بندی&raquo; یا میانگین&zwnj;گیری &laquo;در رگرسیون&raquo; از خروجی درخت&zwnj;ها تعیین می&zwnj;کند. هر درخت روی یک نمونه تصادفی از داده&zwnj;ها آموزش می&zwnj;بیند و در هر گره، ویژگی&zwnj;ها به&zwnj;طور تصادفی انتخاب می&zwnj;شوند تا از همبستگی بیش&zwnj;ازحد بین درخت&zwnj;ها جلوگیری شود.

یکی از مزایای کلیدی جنگل&zwnj;های تصادفی این است که در برابر داده&zwnj;های پرت و نویز مقاوم هستند و می&zwnj;توانند ویژگی&zwnj;های غیرضروری را نادیده بگیرند. همچنین، قابلیت موازی&zwnj;سازی بالایی دارند که باعث می&zwnj;شود برای پردازش داده&zwnj;های حجیم مناسب باشند. در کنار این مزایا، تفسیرپذیری مدل نسبت به درخت&zwnj;های تصمیم تکی کمتر است، اما روش&zwnj;هایی مانند Feature Importance به تحلیل تاثیر ویژگی&zwnj;ها کمک می&zwnj;کند.

الگوریتم Random Forest چیست؟

راهنمایی ادامه مسیر

دسترسی به آموزش‌های «ادامه یادگیری»

آموزش الگوریتم جنگل تصادفی + مفاهیم، پیاده‌سازی و کاربردهای Random Forest (آموزش رایگان) | فرادرس

Random Forest Concepts and Applications FVTGS9072