Кездейсоқ орман кандай иштейт жана ал классификациялык тапшырмада кантип үйрөтүлөт?

Тасадүфий орман (Random Forest) — бул машиналык үйрөнүүнүн ансамблдик ыкмасы, ал көптөгөн чечим дарактарын түзүп, алардын жыйынтыктарын бириктирип, моделдин тактыгын жана туруктуулугун жогорулатат.

Түзүлүшү:

• Көптөгөн чечим дарактарынын жыйындысы.
• Ар бир дарак баштапкы маалыматтардын кездейсөң бөлүгүн (bootstrap ыкмасы) үйрөтүлөт.
• Дарак курууда, ар бир түйүндө эң жакшы бөлүүнү табуу үчүн кездейсөң белгилердин бөлүгү тандалат.

Окутуу классификациялык тапшырмаларда:

1. Маалыматтардын кездейсөң бөлүгү кайра кайтаруу менен тандалат (bootstrap үлгү).
2. Ар бир дарак үчүн, ошол бөлүктө чечим дарагы курулат.
3. Дарактардын бөлүнүшүн тандоодо, гана кездейсөң белгилердин бөлүгү каралат, бул дарактардын ортосундагы байланыштуулук азайтат.
4. Бардык дарактар курулгандан кийин, жаңы объектти классификациялоо үчүн көпчүлүк добуш берүү жүргүзүлөт: көпчүлүк дарактар тарабынан тандалган класс акыркы болжол болот.

Бул ыкма ашыкча үйрөнүүнү азайтат жана моделдин жалпылоо жөндөмдүүлүгүн жогорулатат.