1) Random Forest: Random forest(RF)

1) Random Forest: Random forest(RF)[9] is a classifier composed by a collection of many decision trees that each tree
depends on the values of a random vector. The advantages of
random forest are an ability to handle a very large number of
input variables and to estimate the importance of variables in
determining classification.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1) ป่าสุ่ม: สุ่ม forest(RF) [9] เป็นราคาที่ classifier ประกอบ ด้วยกลุ่มของต้นไม้ตัดสินใจแต่ละแผนภูมิ ขึ้นอยู่กับค่าของเวกเตอร์สุ่ม ข้อดีของการ ป่าสุ่มมีความสามารถในการจัดการกับจำนวนขนาดใหญ่มาก ป้อนข้อมูลตัวแปรและ การประเมินความสำคัญของตัวแปรใน กำหนดประเภท

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1) ป่าสุ่ม: ป่าสุ่ม (RF) [9] เป็นลักษณนาม
ประกอบด้วยคอลเลกชันของต้นไม้หลายตัดสินใจว่าต้นไม้แต่ละต้น
ขึ้นอยู่กับค่านิยมของเวกเตอร์แบบสุ่ม ข้อดีของ
ป่าสุ่มความสามารถในการจัดการกับจำนวนมากของ
การป้อนข้อมูลและตัวแปรที่จะประเมินความสำคัญของตัวแปรใน
การกำหนดจัดหมวดหมู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 ) สุ่มสุ่มป่า : ป่า ( RF ) [ 9 ] คือ ลักษณนาม
ประกอบด้วยคอลเลกชันของต้นไม้การตัดสินใจมากมายที่แต่ละต้น
ขึ้นอยู่กับค่าของเวกเตอร์แบบสุ่ม ข้อดีของ
สุ่มความสามารถในการจัดการป่าเป็นจํานวนมากของ
ตัวแปรและประเมินความสำคัญของตัวแปรในการกำหนดหมวดหมู่
.