전통문화대전망 - 중국 전통문화 - 무작위 숲은 의사 결정 트리의 통합입니다. 어떤 방법이죠?
무작위 숲은 의사 결정 트리의 통합입니다. 어떤 방법이죠?
랜덤 포레스트 (random forest) 는 여러 의사 결정 트리를 포함하는 무작위로 설정된 분류자입니다. 출력되는 범주는 각 나무가 출력되는 범주의 모드에 따라 결정됩니다.
랜덤 포레스트 (Random Forest) 는 Bagging 유형의 통합 학습 알고리즘입니다. 여러 개의 약한 분류자를 결합하여 최종 결과에 투표나 평균을 내므로 전체 모델의 결과가 더 정확하고 일반화될 수 있습니다.
랜덤 포레스트 (Random Forest) 는 여러 나무를 사용하여 샘플을 훈련하고 예측하는 분류기입니다. 이 분류기는 먼저 LeoBreiman 과 AdeleCutler 가 제출하고 상표로 등록했다.
그 작동 원리는 주로 여러 분류자 또는 모델을 생성하고, 스스로 배우고 예측하는 것이다. 무작위 숲은 많은 의사 결정 트리로 구성됩니다. 각 나무에 대해, 그들이 사용하는 훈련 세트는 총 훈련 세트로 되돌려 표본을 채취한 것이다.
랜덤 포레스트
무작위 숲에 대한 통속적인 이해는 무작위 삼림이' 무작위' 와' 삼림' 으로 나뉜다. 나중에 "무작위" 의 의미를 다시 한 번 말씀드리겠습니다. 먼저 "숲" 이라고 말하세요. 숲은 많은 나무로 구성되므로 임의 숲의 결과는 여러 의사 결정 트리의 결과에 따라 달라집니다. 이것은 일종의 종합 학습의 사상이다.
랜덤 포레스트 (Random Forest) 는 Bagging 유형의 통합 학습 알고리즘입니다. 여러 개의 약한 분류자를 결합하여 최종 결과에 투표나 평균을 내므로 전체 모델의 결과가 더 정확하고 일반화될 수 있습니다.
설명: 두 개의 무작위성의 도입은 임의 숲의 분류 성능에 매우 중요합니다.
랜덤 숲에 대한 통속적인 이해는 랜덤 산림 모델을 이해하려면 먼저 의사결정트리, 즉 랜덤 숲의 기본 요소를 이해해야 한다는 것이다. 우리 모두는 일상생활에서 의사결정 트리를 사용한다. 네가 이름을 모르더라도, 나는 네가 이 과정을 체득할 것이라고 믿는다.
브레튼 우즈 체제 이후
브레튼 우즈 시스템이 붕괴된 후 자메이카 체계가 뒤를 이었다. 브레튼 삼림 체계는 1944 년 7 월 주요 서방 국가 대표가 유엔 국제통화금융회의에서 건립한 것이다. 회의는 미국 뉴햄프셔의 브레튼 숲에서 열리기 때문에 브레튼 삼림 체계라고 불린다.
자메이카 체계는 1970 년대 브레튼 우즈 체계가 붕괴된 이후 자메이카 체계를 고수해 왔다. 브레튼 우즈 시스템이 붕괴된 후, IMF 는 1976 에서' 자메이카협정' 을 통과시켜 브레튼 우즈 시스템이 붕괴된 후 변동환율의 합법성을 확인하고 전 세계 다자간 자유지급 원칙을 계속 유지하고 있다.
브레튼 우즈 시스템이 붕괴된 후 자메이카 체계가 형성되었다. 자메이카 체계: 국제통화기금 (IMF) 은 7 월 1972 에 특별위원회를 설립하여 국제통화체계 개혁을 연구했다.
브레튼 삼림 체계는 금과 달러와 연계되어 있고, 달러는 다른 나라의 통화와 연계되어 있다. 브레튼 우즈 시스템이 1970 년대에 붕괴되었을 때, 해외 달러 시장은 20 년 동안 발전해 왔다. 누군가가 달러에 도전하고 싶어도 반드시 해외 달러 시장만큼 완벽한 것은 아니다.
브레튼 삼림 통화 체계의 운영은 달러의 신용과 지위와 밀접한 관련이 있다. 1960 년대와 1970 년대에 미국은 베트남 전쟁에 깊이 빠져 재정 적자가 컸고 국제 수입은 계속 악화되었다. 달러 신용도가 큰 충격을 받아 여러 차례 달러 위기가 발생했다.
마샬 플랜으로 대체되었습니다. 국가 관련 공개 자료에 따르면 브레튼 삼림통화체계는 제 2 차 세계대전 이후 달러를 중심으로 한 국제통화체계를 가리킨다.
랜덤 포레스트 원리
1. 랜덤 포레스트 (random forest) 는 여러 나무를 사용하여 샘플을 훈련하고 예측하는 분류기입니다. 이 분류기는 먼저 LeoBreiman 과 AdeleCutler 가 제출하고 상표로 등록했다.
2. 회귀 문제를 해결할 때, (1) 무작위 삼림은 지속적인 출력을 제공할 수 없기 때문에 분류에서의 성과보다 못하다. 회귀할 때 임의 숲은 교육 세트의 데이터 범위를 벗어나는 것을 예측할 수 없으므로 특정 노이즈가 있는 일부 데이터를 모델링할 때 맞춤이 발생할 수 있습니다.
3. 그 작동 원리는 주로 여러 분류자 또는 모델을 생성하고, 스스로 배우고 예측하는 것이다. 무작위 숲은 많은 의사 결정 트리로 구성됩니다. 각 나무에 대해, 그들이 사용하는 훈련 세트는 총 훈련 세트로 되돌려 표본을 채취한 것이다.