Random forest is an effective tool

Random forest is an effective tool for classification because it can deal with over-fitting of large dataset and is also fast for large dataset with many features. In addition, the Random forest is robust with noise. A tree is built from learning sampling dataset with replacement; about one third of this dataset was not used to train. This model can evaluate importance factors used in classification and un-pruned rules that are created and evaluated by the training dataset.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ป่าสุ่มเป็นเครื่องมือมีประสิทธิภาพสำหรับการจัดประเภทเนื่องจากสามารถจัดการกับกระชับมากกว่าของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และก็รวดเร็วสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยคุณสมบัติมากมาย นอกจากนี้ ป่าสุ่มจะแข็งกับเสียง ต้นไม้ถูกสร้างขึ้นจากชุดข้อมูลการสุ่มตัวอย่างกับเปลี่ยน การเรียนรู้ ประมาณหนึ่งในสามของชุดข้อมูลนี้ถูกใช้รถไฟ รุ่นนี้สามารถประเมินปัจจัยสำคัญที่ใช้ในการจัดประเภทและกฎไม่ pruned ที่สร้าง และประเมินชุดข้อมูลการฝึกอบรมโดย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ป่าสุ่มเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจำแนกประเภทเพราะมันสามารถจัดการกับในช่วงที่เหมาะสมของชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และยังเป็นที่รวดเร็วสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีคุณสมบัติหลายอย่าง นอกจากนี้ป่าสุ่มมีประสิทธิภาพด้วยเสียง ต้นไม้ที่ถูกสร้างขึ้นจากการเรียนรู้ชุดการสุ่มตัวอย่างด้วยการเปลี่ยน; ประมาณหนึ่งในสามของชุดนี้ไม่ได้นำมาใช้ในการฝึกอบรม รุ่นนี้สามารถประเมินปัจจัยสำคัญที่ใช้ในการจัดหมวดหมู่และกฎการยกเลิกการตัดแต่งที่มีการสร้างและการประเมินโดยชุดการฝึกอบรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สุ่มป่าเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจำแนกเพราะมันสามารถจัดการกับอุปกรณ์ของชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และยังเป็นอย่างรวดเร็วสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีคุณสมบัติมากมาย นอกจากนี้ ป่าแบบคึกคักกับเสียง ต้นไม้ที่ถูกสร้างขึ้นจากการเรียนรู้ตัวอย่างข้อมูลแทนด้วย ประมาณหนึ่งในสามของชุดข้อมูลนี้ไม่ได้ถูกใช้ในการฝึกอบรมรุ่นนี้สามารถประเมินปัจจัยที่สำคัญที่ใช้ในการจำแนกและยกเลิกกฎที่สร้างขึ้น และได้รับการประเมินโดยการฝึกอบรมวันที่ .