Random forest: Perbedaan antara revisi
←Membuat halaman berisi ''''Random forest''' adalah salah satu metode machine learning berbasis ensemble learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Metode ini menggabungkan sejumlah besar decision tree yang dilatih secara independen pada subset data yang berbeda, kemudian menggabungkan hasil prediksi masing-masing pohon untuk menghasilkan keputusan akhir. Pendekatan ini dikenal efektif dalam mengurangi risiko overfitting dan meningkatkan akurasi predik...' |
Tidak ada ringkasan suntingan |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
'''Random forest''' adalah salah satu metode [[machine learning]] berbasis [[ensemble learning]] yang digunakan untuk [[klasifikasi]] dan [[regresi]]. Metode ini menggabungkan sejumlah besar [[decision tree]] yang dilatih secara independen pada subset data yang berbeda, kemudian menggabungkan hasil prediksi masing-masing pohon untuk menghasilkan keputusan akhir. Pendekatan ini dikenal efektif dalam mengurangi risiko [[overfitting]] dan meningkatkan akurasi prediksi. Random forest diperkenalkan oleh [[Leo Breiman]] dan Adele Cutler, dan sejak itu menjadi salah satu algoritme populer di bidang [[data science]] dan [[kecerdasan buatan]]. | '''Random forest''' adalah salah satu metode [[machine learning]] berbasis [[ensemble learning]] yang digunakan untuk [[klasifikasi]] dan [[regresi]]. Metode ini menggabungkan sejumlah besar [[Pohon keputusan|decision tree]] yang dilatih secara independen pada subset data yang berbeda, kemudian menggabungkan hasil prediksi masing-masing pohon untuk menghasilkan keputusan akhir. Pendekatan ini dikenal efektif dalam mengurangi risiko [[overfitting]] dan meningkatkan akurasi prediksi. Random forest diperkenalkan oleh [[Leo Breiman]] dan Adele Cutler, dan sejak itu menjadi salah satu algoritme populer di bidang [[data science]] dan [[kecerdasan buatan]]. | ||
== Konsep Dasar == | == Konsep Dasar == | ||