Дар бораи RandomForest нақл кунед: чӣ гуна сохта шудааст, чӣ фарқе дорад аз бэггинг одии дарахтҳо.

RandomForest — як усмолӣ усули мошинҳои омӯзиш мебошад, ки чандин дарахти қарорро месозад ва пешгӯии онҳоро барои беҳтар кардани сифати ва устувории модели ҷамъ мекунад.

Хусусиятҳои асосии RandomForest:

• Ҳар як дарахт дар асоси намунаи тасодуфии маълумоти аслӣ бо баргашт (bagging) омӯзонида мешавад.
• Дар сохтани ҳар дарахт, дар ҳар як шабака, як гурӯҳи тасодуфии хусусиятҳо интихоб мешавад, ки аз онҳо беҳтарин барои тақсимот интихоб карда мешавад.

Тафовут бо bagging оддӣ:

• Дар bagging оддӣ, дарахтҳо дар асоси намунаҳои тасодуфии маълумотҳо сохта мешаванд, аммо дар интихоби хусусият барои тақсимот, тамоми маҷмӯи хусусиятҳо истифода мешавад.
• Дар RandomForest, инчунин, тасодуфият дар интихоби хусусиятҳо дар ҳар шабака ворид карда мешавад, ки ин кам кардани ҳамбастагии байни дарахтҳо ва афзоиши қобилияти умумӣ мебошад.

Масалан дар Python бо истифодаи sklearn:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features='sqrt')
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Ин ҷо, параметри max_features='sqrt' маҷмӯи тасодуфии хусусиятҳоро барои ҳар тақсимот муайян мекунад.