پشتیبانی 09151604068
پروژه آماده الگوریتم Random Forest در زبان برنامه نویسی پایتون

در این نمونه پروژه، ما ابتدا یک کلاسیفایر یا مدل تصمیم گیرنده را برحسب یک دیتاست آموزشی، آموزش داده سپس با استفاده از یک دیتاست دیگر آن را مورد آزمایش و تست قرار داده ایم. در نهایت ماتریس آشفته به همراه تمامی معیارهای ارزیابی را در خروجی نمایش داده می شود. شما به راحتی می توانید دیتاست های مورد نظر خود را جایگزاری کرده و از این نمونه پروژه در پروژه های خود بدون پیچچیدگی در کدنویسی استفاده نمایید.
«جنگل تصادفی» (Random Forest)، یک الگوریتم یادگیری ماشین با قابلیت استفاده آسان است که اغلب اوقات نتایج بسیار خوبی را حتی بدون تنظیم فراپارامترهای آن، فراهم می‌کند. این الگوریتم به دلیل سادگی و قابلیت استفاده، هم برای «دسته‌بندی» (Classification) و هم «رگرسیون» (Regression)، یکی از پر کاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین محسوب می‌شود


جزئيات پروژه آماده الگوریتم Random Forest در زبان برنامه نویسی پایتون

سلام دوستان عزیز،  در این پروژه ما یک کلاسیفایر Random Forest ساخته ایم که هم اکنون به راحتی پس از خرید و اجرای آن می توانید از آن در پروژه های خود بهره ببرید.

در این نمونه پروژه، ما ابتدا یک کلاسیفایر یا مدل تصمیم گیرنده را برحسب یک دیتاست آموزشی، آموزش داده سپس با استفاده از یک دیتاست دیگر آن را مورد آزمایش و تست قرار داده ایم. در نهایت ماتریس آشفته به همراه تمامی معیارهای ارزیابی را در خروجی نمایش داده می شود. شما به راحتی می توانید دیتاست های مورد نظر خود را جایگزاری کرده و از این نمونه پروژه در پروژه های خود بدون پیچچیدگی در کدنویسی استفاده نمایید. «جنگل تصادفی» (Random Forest)، یک الگوریتم یادگیری ماشین با قابلیت استفاده آسان است که اغلب اوقات نتایج بسیار خوبی را حتی بدون تنظیم فراپارامترهای آن، فراهم می‌کند. این الگوریتم به دلیل سادگی و قابلیت استفاده، هم برای «دسته‌بندی» (Classification) و هم «رگرسیون» (Regression)، یکی از پر کاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین محسوب می‌شود

برچسب ها / برنامه نویسی پایتون / پایتون

نظرات کاربران

هرگونه سوال یا نظری دارید،می توانید در این قسمت مطرح کنید.

برای درج دیدگاه یا سوال باید وارد شوید

مشخصات محصول

تعداد بازديد
93
تعداد دانشجو
8
اندازه
200 كيلوبايت
هزینه ثبت نام
50,000 تومان

برای دسترسی همیشگی به این آموزش و امکان دانلود آن، باید آن را به سبد خرید اضافه کرده و ثبت نام را تکمیل کنید.