Какие базовые алгоритмы можно использовать в случайном лесе?
a. Логистическая регрессия.
b. Любой алгоритм классификации.
c. Линейная регрессия.
d. Дерево решений.

Другие предметы Колледж Машинное обучение анализ данных колледж базовые алгоритмы случайный лес алгоритмы классификации логистическая регрессия линейная регрессия дерево решений Новый

Случайный лес — это ансамблевый метод, который строит множество деревьев решений и объединяет их результаты для улучшения точности предсказаний. Вопрос о базовых алгоритмах, которые можно использовать в случайном лесе, требует понимания того, как работает этот метод.

Давайте рассмотрим предложенные варианты:

• a. Логистическая регрессия. — Этот алгоритм используется для бинарной классификации и не является базовым алгоритмом для случайного леса.
• b. Любой алгоритм классификации. — Это утверждение верно, поскольку случайный лес может использоваться с любыми алгоритмами классификации в качестве базовых моделей. Однако, в основном, он строится на деревьях решений.
• c. Линейная регрессия. — Этот алгоритм предназначен для регрессионных задач и не подходит для использования в качестве базового алгоритма в случайном лесе для классификации.
• d. Дерево решений. — Это правильный ответ, так как случайный лес строится именно на основе деревьев решений. Каждое дерево в лесу обучается на случайной выборке данных, и их предсказания объединяются для получения итогового результата.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос — это вариант d. Дерево решений. Также стоит отметить, что случайный лес может использоваться в задачах как классификации, так и регрессии, но в обоих случаях базовыми моделями являются деревья решений.