Random Forest
Sign in to saveAlso known as random forests, randomized trees, RF
Algorithmus aus dem Maschinellen Lernen
Research
50,085 papers- A review on longitudinal data analysis with random forest.Briefings in bioinformatics · 2023
- Development and testing of a random forest-based machine learning model for predicting events among breast cancer patients with a poor response to neoadjuvant chemotherapy.European journal of medical research · 2023
- Use and misuse of random forest variable importance metrics in medicine: demonstrations through incident stroke prediction.BMC medical research methodology · 2023
- Random forest-based simultaneous and proportional myoelectric control system for finger movements.Computer methods in biomechanics and biomedical engineering · 2023
- Prediction of Breast Cancer Through Random Forest.Current medical imaging · 2023
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Wikidata facts
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- algorithm
- Part of
- ensemble learning
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- inception
- 2001-00-00
- Commons category
- Random forest
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- Leo Breiman
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Article · Deutsch
Ein Random Forest (deutsch: Zufallswald) ist ein Klassifikations- und Regressionsverfahren, das aus mehreren unkorrelierten Entscheidungsbäumen besteht. Alle Entscheidungsbäume sind unter einer bestimmten Art von Randomisierung während des Lernprozesses gewachsen. Für eine Klassifikation darf jeder Baum in diesem Wald eine Entscheidung treffen und die Klasse mit den meisten Stimmen entscheidet die endgültige Klassifikation. Random Forests können auch zur Regression eingesetzt werden. Der Begriff Random Forest wurde von Leo Breiman im Jahr 2001 geprägt. Er erforschte verschiedene Methoden der Randomisierung von Entscheidungsbäumen, beispielsweise mittels Bagging oder Boosting. Seiner Arbeit ging die Forschung von Tin Kam Ho im Jahr 1995 voraus. Zufallswälder sind eine Methode im Bereich des Ensemble learnings.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA