Random Forest (Rastgele Orman) Algoritması Nedir? Nasıl Çalışır?

Bu video hem sınıflandırma (#classification) hem de regresyon (#regression) problemleri için kullanılan, oldukça etkili bir denetimli makine öğrenimi yöntemi olan (#randomforest) Rastgele Orman algoritmasına kapsamlı bir bakış sunmaktadır. Bu teknik, kararlı ve doğru tahminler elde etmek amacıyla rastgeleleştirmeyi ve sonuçların ortalamasını (çoğunlukla "çoğunluk oyu" olarak adlandırılır) kullanan çok sayıda Karar Ağacının bir topluluğu olarak tanımlanır. #ensemble #ensemblelearning Bireysel Karar Ağaçları, genellikle düğümlerdeki veri noktalarını saflığı en üst düzeye çıkarmak için bölerek çalışır ve bu bölme kalitesini ölçmek için Gini indeksi gibi metrikler kullanılır. Tek bir ağaç genellikle yüksek varyans ve aşırı uyum sorunu yaşarken, Rastgele Orman, önyükleme örneklemesi ve rastgele özellik seçimi yoluyla oluşturulan birçok farklı ağacın sonuçlarını birleştirerek bu değişkenliği azaltır. Karar Ağaçları ile ilgili videoyu izlemek için (#decisiontrees):    • Karar Ağaçları Nedir? Nasıl Çalışır?   Diğer Makine Öğrenimi (#machinelearning) videoları için:    • Makine Öğrenmesi Algoritmaları   Yapay Zeka (#ai #artificialintelligence) hakkında videolar için:    • Yapay Zeka   Bilimsel Türkçe Makale Özetleri (#article #articles) için:    • Makale Özetleri