من الأسهل ضبطها مقارنةً بالشبكات العصبية. تحتوي غابات القرار
على مَعلمات فائقة أقل، بالإضافة إلى ذلك، توفّر المَعلمات الفائقة في غابات القرار
إعدادات تلقائية جيدة.
وهي تعالج بشكلٍ أساسي الميزات الرقمية والفئات والميزات غير المتوفّرة. ويعني ذلك أنّه يمكنك كتابة تعليمات برمجية أقل بكثير للمعالجة المُسبَقة مقارنةً باستخدام شبكة عصبية، ما يوفر عليك الوقت ويقلل من مصادر الخطأ.
وغالبًا ما تحقّق نتائج جيدة بدون أي إعدادات مسبقة، وهي فعّالة في التعامل مع البيانات غير الصالحة،
وتكون لها خصائص يمكن تفسيرها.
وهي تستنتج مجموعات بيانات صغيرة (أقل من مليون مثال) وتتدرب عليها بسرعة أكبر من
الشبكات العصبية.
تحقّق غابات القرارات نتائج رائعة في مسابقات تعلُّم الآلة، ويُستخدم
هذا الأسلوب بشكل كبير في العديد من المهام الصناعية.
تعرِض هذه الدورة التدريبية أشجار القرارات وغابات القرارات.
"غابات القرارات" هي مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي القابلة للتفسير التي تُحقّق أداءً ممتازًا مع البيانات الجداولية.
يمكن أن تُجري غابات القرارات ما يلي:
توضّح هذه الدورة التدريبية آلية عمل غابات القرارات بدون التركيز على أي مكتبات معيّنة.
ومع ذلك، خلال الدورة التدريبية، تعرض مربّعات النص أمثلة على الرموز البرمجية التي تعتمد
على مكتبة YDF لتصاميم
الغابات القرارية، ولكن يمكن تحويلها إلى مكتبات تصاميم
الغابات القرارية الأخرى.
المتطلبات الأساسية
تفترض هذه الدورة أنّك أكملت الدورات التالية أو لديك معرفة مماثلة:
تاريخ التعديل الأخير: 2025-02-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-02-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["Decision forests are interpretable machine learning algorithms that work well with tabular data for tasks like classification, regression, and ranking."],["Decision forests offer advantages such as easy configuration, native handling of various data types, robustness to noise, and fast inference/training on smaller datasets."],["This course provides a comprehensive understanding of decision trees and forests, including how they make predictions, different types, performance considerations, and effective usage strategies."],["The course uses YDF library code examples to demonstrate concepts, but the knowledge is transferable to other decision forest libraries."],["Basic machine learning knowledge and familiarity with data preprocessing are prerequisites for this course."]]],[]]