Je vais vous donner des cours dans une forêt aléatoire en r, python

Dans ce service, je vous guiderai pour ajuster un modèle d’arbre de décision, un algorithme d’apprentissage automatique populaire utilisé à la fois pour la classification. Il s’agit d’un modèle en forme d’arbre où les nœuds représentent des décisions basées sur les caractéristiques des données, et les feuilles indiquent la sortie ou la décision finale. Parmi les concepts que nous explorerons en utilisant Python ou R, il y a l’impureté de Gini (une mesure de la fréquence à laquelle un élément choisi au hasard serait mal étiqueté si l’étiquetage était aléatoire selon la distribution des étiquettes dans le sous-ensemble),

l’entropie (une mesure du hasard ou de l’impureté dans le jeu de données, utilisée dans le calcul du gain d’information) et le gain d’information (la réduction de l’entropie ou de l’impureté lors de la division des données). Cela aide à décider quelle caractéristique utiliser pour la division à chaque étape). N’hésitez pas à demander de l’aide !