डिसिज़न फ़ॉरेस्ट
फ़ैसला फ़ॉरेस्ट एक सामान्य शब्द है, जिसका इस्तेमाल एक से ज़्यादा फ़ैसला ट्री से बने मॉडल के बारे में बताने के लिए किया जाता है. डिसीज़न फ़ॉरेस्ट का अनुमान, उसके डिसीज़न ट्री के अनुमान का एग्रीगेशन होता है. इस एग्रीगेशन को लागू करने का तरीका, डिसीज़न फ़ॉरेस्ट को ट्रेन करने के लिए इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम पर निर्भर करता है. उदाहरण के लिए, कई क्लास के लिए रेंडम फ़ॉरेस्ट (फ़ैसला लेने वाले फ़ॉरेस्ट का एक टाइप) में, हर ट्री किसी एक क्लास के लिए वोट करता है. साथ ही, रेंडम फ़ॉरेस्ट का अनुमान, सबसे ज़्यादा प्रतिनिधित्व वाली क्लास होती है. बाइनरी क्लासिफ़िकेशन ग्रेडिएंट बूस्टेड ट्री (GBT) (फ़ैसला लेने वाले फ़ॉरेस्ट का एक और टाइप) में, हर ट्री एक लॉगिट (फ़्लोटिंग पॉइंट वैल्यू) दिखाता है.साथ ही, ग्रेडिएंट बूस्टेड ट्री का अनुमान, उन वैल्यू का योग होता है. इसके बाद, ऐक्टिवेशन फ़ंक्शन (उदाहरण के लिए, सिग्मॉइड) का इस्तेमाल किया जाता है.
अगले दो चैप्टर में, इन दोनों डिसीज़न फ़ॉरेस्ट एल्गोरिदम के बारे में बताया गया है.
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आखिरी बार 2025-02-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-02-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["Decision forests encompass models composed of multiple decision trees, with predictions derived from aggregating individual tree predictions."],["Prediction aggregation methods vary depending on the specific decision forest algorithm employed, such as voting in random forests or logit summation in gradient boosted trees."],["Random forests and gradient boosted trees are two primary examples of decision forest algorithms, each utilizing a unique approach to prediction aggregation."],["Upcoming chapters will delve deeper into the workings of random forests and gradient boosted trees."]]],[]]
