दूसरे शब्दों में, यादृच्छिक वन एकाधिक बनाता है फैसला पेड़ और अपनी भविष्यवाणियों को एक साथ मिलाते हैं ताकि व्यक्ति पर निर्भर रहने के बजाय अधिक सटीक और स्थिर भविष्यवाणी प्राप्त की जा सके फैसला पेड़। में प्रत्येक पेड़ यादृच्छिक वन से सीखता है यादृच्छिक रूप से प्रशिक्षण टिप्पणियों का नमूना।

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यादृच्छिक वन एक वर्गीकरण एल्गोरिथ्म है जिसमें कई निर्णय वृक्ष होते हैं। यह एक असंबद्ध बनाने की कोशिश करने के लिए प्रत्येक व्यक्तिगत पेड़ का निर्माण करते समय बैगिंग और फीचर यादृच्छिकता का उपयोग करता है वन उन पेड़ों की संख्या जिनकी समिति द्वारा भविष्यवाणी किसी भी व्यक्तिगत पेड़ की तुलना में अधिक सटीक है।

यह भी जानिए, आप भविष्यवाणी करने के लिए यादृच्छिक वन का उपयोग कैसे करते हैं? यह चार चरणों में काम करता है:

1. किसी दिए गए डेटासेट से यादृच्छिक नमूने चुनें।
2. प्रत्येक नमूने के लिए एक निर्णय वृक्ष का निर्माण करें और प्रत्येक निर्णय वृक्ष से भविष्यवाणी परिणाम प्राप्त करें।
3. प्रत्येक अनुमानित परिणाम के लिए वोट करें।
4. अंतिम भविष्यवाणी के रूप में सबसे अधिक मतों वाले पूर्वानुमान परिणाम का चयन करें।

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ए यादृच्छिक वन प्रतिगामी. ए यादृच्छिक वन एक मेटा अनुमानक है जो कई वर्गीकरणों को फिट करता है फैसला डेटासेट के विभिन्न उप-नमूनों पर पेड़ और भविष्यवाणी सटीकता में सुधार और ओवर-फिटिंग को नियंत्रित करने के लिए औसत का उपयोग करता है। में पेड़ों की संख्या वन.

हम यादृच्छिक वन का उपयोग क्यों करते हैं?

यादृच्छिक वन एल्गोरिथ्म की भविष्य कहनेवाला शक्ति बढ़ाता है और ओवरफिटिंग को रोकने में भी मदद करता है। यादृच्छिक वन सबसे सरल और व्यापक है उपयोग किया गया कलन विधि। उपयोग किया गया वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों के लिए। यह यादृच्छिक का एक पहनावा है फैसला पेड़।