Опубликовано 23.11.2022 в 22:18
УДК: 519.85
В статье рассматривается создание и использование ансамблей случайного леса деревьев решений для предсказательной аналитики на примере решения задачи классификации восьмидесяти моделей телефонов с двадцатью признаками по четырем ценовым категориям. Проведен сравнительный анализ полученного решения с решением на основе метода деревьев решений.
SOLUTION TO THE PROBLEM OF CREATING A RANDOM FOREST ENSEMBLE FOR CLASSIFICATION OF PHONE MODELS BY PRICE CATEGORIES
The article discusses the creation and use of random forest ensembles of decision trees for predictive analytics by the example of solving the problem of classifying eighty phone models with twenty features in four price categories. A comparative analysis of the obtained solution with a solution based on the decision tree method was also carried out.
Библиографический список
Библиографический список
1. Ансамблевые методы: бэггинг, бустинг и стекинг [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/ansamblevye-metody-begging-busting-i-steking/ (дата обращения: 03.11.2022).
2. Груздев А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес. – М.: ДМК Пресс, 2018. – 642 c.
3. Открытый курс машинного обучения. Тема 5. Композиции: бэггинг, случайный лес [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/ods/blog/324402 (дата обращения: 03.11.2022).
4. Джоши П. Искусственный интеллект с примерами на Python: Пер. с англ. – СПб.: ООО «Диалектика», 2019. – 448 с.
5. A random forest classifier [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (дата обращения: 03.11.2022).
6. Hastie Т. The Elements of Statistical Learning. – Springer, 2017. – 764 p.
Выходные данные статьи: Гущин А. В., Гущина О. А. Решение задачи создания ансамбля случайного леса для классифицирования моделей телефонов по ценовым категориям [Электронный ресурс] // Огарев-online. – 2022. – №14. – Режим доступа: https://journal.mrsu.ru/arts/reshenie-zadachi-sozdaniya-ansamblya-sluchajnogo-lesa-dlya-klassificirovaniya-modelej-telefonov-po-cenovym-kategoriyam