Random Forest
Ein Random Forest ist ein Klassifikations- und Regressionsverfahren, das aus mehreren unkorrelierten Entscheidungsbäumen besteht. Alle Entscheidungsbäume sind unter einer bestimmten Art von Randomisierung während des Lernprozesses gewachsen. Für eine Klassifikation darf jeder Baum in diesem Wald eine Entscheidung treffen und die Klasse mit den meisten Stimmen entscheidet die endgültige Klassifikation. Random Forests können auch zur Regression eingesetzt werden.

Der Begriff Random Forest wurde von Leo Breiman im Jahr 2001 geprägt. Er erforschte verschiedene Methoden der Randomisierung von Entscheidungsbäumen, beispielsweise mittels Bagging oder Boosting. Seiner Arbeit ging die Forschung von Tin Kam Ho im Jahr 1995 voraus.
Q1744628
Klassifikations- und Regressionsverfahren
Concept
Q831366
Entscheidungsbäumen
Concept
Q208042
Regression
Concept
Q931461
Leo Breiman
PER
Q799897
Bagging
Concept
Q466303
Boosting
Concept
Q245748
Random Forest
Concept
Q245748
Random Forest
Concept
Q245748
Random Forest
Concept
2001-01-01T00:00:00Z^^http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime
Jahr 2001
DATE
1995-01-01T00:00:00Z^^http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime
Jahr 1995
DATE
used by
discoverer or inventor
inception
notable work