Random Forest is a bagging techniqu

Random Forest is a bagging technique which is based on
tree ensemble machine learning method[16]. It generates
multiple tree of randomly sub-sampled features. The output
of forest is evaluated by taking average value of the
prediction of individual trees. Since it is using random subsampled features, Random Forest can be used in high
dimension input predictor.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ป่าสุ่มเป็นเทคนิคเถื่อน ๆ ซึ่งอ้างอิงต้นไม้เครื่องวงดนตรีที่เรียนวิธี [16] มันสร้างต้นไม้หลายคุณลักษณะโดยการสุ่มตัวอย่างย่อย การแสดงผลป่าจะถูกประเมิน โดยการใช้ค่าเฉลี่ยของการทำนายของต้นไม้แต่ละ เนื่องจากมันใช้คุณลักษณะ subsampled สุ่ม สุ่มป่าสามารถใช้สูงขนาดป้อนข้อมูล predictor

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ป่าสุ่มเป็นเทคนิคการห่อซึ่งจะขึ้นอยู่กับ
วิธีการเรียนรู้ต้นไม้ชุดเครื่อง [16] มันสร้าง
หลายต้นไม้ของคุณสมบัติการสุ่มเก็บตัวอย่างย่อย การส่งออก
ของป่าได้รับการประเมินโดยการใช้ค่าเฉลี่ยของ
การคาดการณ์ของต้นไม้แต่ละบุคคล เพราะมันคือการใช้คุณสมบัติ subsampled สุ่มสุ่มป่าสามารถนำมาใช้ใน High
อินพุตทำนายมิติ