Để cải thiện dữ liệu trong hệ thống, việc sử dụng giải thuật “Random Forest” là một phương pháp phổ biến. Random Forest là một mô hình học máy dựa trên việc kết hợp nhiều cây quyết định (decision trees). Cụ thể, Random Forest tạo ra nhiều cây quyết định ngẫu nhiên và kết hợp kết quả từ tất cả các cây để đưa ra dự đoán cuối cùng.
Việc sử dụng Random Forest giúp cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách giảm hiện tượng overfitting (quá khớp) và tăng tính tổng quát của mô hình. Hơn nữa, Random Forest cũng giúp xác định tầm quan trọng của các biến đầu vào trong việc dự đoán kết quả, từ đó giúp phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn.
Tóm lại, Random Forest là một phương pháp mạnh mẽ để cải thiện dữ liệu và tạo ra mô hình dự đoán chính xác.
Related Posts:
