forêt d'arbres décisionnels
Sign in to saveAlso known as random forests, randomized trees, RF
algorithme d'apprentissage statistique
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
via PubMed
Wikidata facts
- Instance of
- algorithm
- Part of
- ensemble learning
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- inception
- 2001-00-00
- Commons category
- Random forest
- Stack Exchange tag
- stackoverflow.com/tags/random-forest
- discoverer or inventor
- Leo Breiman
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Article · Français
Les forêts d'arbres décisionnels (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) ont été premièrement proposées par Ho en 1995 et ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et . Elles font partie des techniques d'apprentissage automatique. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging. L'algorithme des forêts d'arbres décisionnels effectue un apprentissage sur de multiples arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles de données légèrement différents.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA