Скачать или смотреть Учебник по случайному лесу | Почему 100 деревьев лучше одного дерева

Одно дерево хорошо, а сто деревьев лучше! В этом уроке показано, как случайные леса повышают точность модели, объединяя несколько деревьев решений. Посмотрите, как HbA1c и уровень глюкозы в крови становятся основными предикторами диабета благодаря ансамблевому обучению.

Это видео входит в курс *Машинное обучение с использованием Scikit-learn, PyTorch и сертификат Hugging Face Professional на Coursera*. Освойте ансамблевое обучение с классификацией случайного леса для ИИ в здравоохранении. Вы узнаете:
*Почему ансамблевые методы превосходят одиночные модели (точность 97% против 95%)
*Самплификация методом бутстрепа для создания разнообразных обучающих наборов для 100 деревьев
*Сложность отдельных деревьев (5526 узлов, глубина 31,6) без переобучения
*Механизм голосования большинством для обеспечения надежности прогнозов
*Анализ матрицы ошибок: точность 91%, полнота 69%
*Оценка вероятности для оценки достоверности (0,97 против 0,03)
*Рейтинг важности признаков: HbA1c (41,3%), глюкоза (32,3%), ИМТ (14,4%)
95% пороговый анализ для упрощения модели

📌 Запишитесь на полный курс Машинное обучение с использованием Scikit-learn, PyTorch и Hugging Face Professional Certificate → https://bit.ly/48HugcR
🌳 Сравните с руководством по деревьям решений:    • Decision Trees Explained | Predict Diabete...  
✅ Подпишитесь на ансамблевое обучение и продвинутое машинное обучение →    / @coursera  

💬 Комментарий: Что лучше для медицинского ИИ — высокая точность (меньше ложных срабатываний) или высокая полнота (фиксация всех случаев)? 🩺

00:00 Введение – Улучшение случайных лесов по сравнению с отдельными деревьями решений
00:18 Инициализация модели – Классификатор случайного леса с ансамблевым подходом
00:28 Архитектура леса – 100 деревьев с бутстреп-выборкой
00:44 Сложность дерева – 5526 узлов и средняя глубина 31,6
01:02 Бутстреп-выборка – Создание разнообразных обучающих подмножеств
01:16 Процесс прогнозирования – Голосование большинством по 100 деревьям
01:31 Результаты производительности – 97% точность на тестовых данных
01:41 Матрица ошибок – Подробный анализ классификации
02:13 Точность против полноты – Анализ точности 91%, полноты 69%
02:34 Оценки вероятности – Уверенность для каждого прогноза
03:05 Важность признаков – Выявлены 5 основных предикторов диабета
03:46 Упрощение модели – 95% порог и 4 основных предиктора Возможности
04:28 Заключение – Обзор преимуществ ансамблевого обучения

#RandomForest #EnsembleLearning #MachineLearning #HealthcareAI #DataScience