подготовка дерева решений

Лучший способ начать работу, вероятно, Weka . Помимо предоставления реализаций случайного классификатора леса, а также нескольких деревьев решений (среди множества других алгоритмов), он также предоставляет инструменты для обработки и визуализации данных. Он поставляется с относительно простым графическим интерфейсом.

В случайном лесу используются деревья, поэтому я, вероятно, советую вам заставить деревья работать в первую очередь. Когда вы знаете все о деревьях, вы можете прочитать о лесах, и это будет очень просто. Однако вы должны начать с того, что пытаетесь узнать о машинах, а не просто прыгать в библиотеку. Я хотел бы начать с понимания того, как использовать деревья решений в булевых функциях (намного проще) с помощью метода максимизации энтропии. Как только вы поймете этот алгоритм достаточно хорошо, чтобы вручную запустить его на небольшом наборе данных, ознакомьтесь с тем, как использовать деревья решений на реальных значащих функциях. Затем проверьте библиотеку.

В случайном лесу используются деревья, поэтому я, вероятно, советую вам заставить деревья работать в первую очередь. Когда вы знаете все о деревьях, вы можете прочитать о лесах, и это будет очень просто. Однако вы должны начать с того, что пытаетесь узнать о машинах, а не просто прыгать в библиотеку. Я хотел бы начать с понимания того, как использовать деревья решений в булевых функциях (намного проще) с помощью метода максимизации энтропии. Как только вы поймете этот алгоритм достаточно хорошо, чтобы вручную запустить его на небольшом наборе данных, ознакомьтесь с тем, как использовать деревья решений на реальных значащих функциях. Затем проверьте библиотеку.