एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
रैंडम फॉरेस्ट
एक समग्र विधि जो कई निर्णय पेड़ों को डेटा के उपसमुच्चयों पर प्रशिक्षित करके जोड़ती है ताकि भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार हो और ओवरफिटिंग कम हो।
बैगिंग
बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग तकनीक जहां कई मॉडल अलग-अलग बूटस्ट्रैप नमूनों पर प्रशिक्षित किए जाते हैं और उनकी भविष्यवाणियों को बहुमत मत द्वारा जोड़ा जाता है।
निर्णय पेड़
पूर्वानुमान मॉडल जो डेटा की विशेषताओं के आधार पर निर्णयों की एक ट्री-स्ट्रक्चर बनाते हैं ताकि अंतिम पूर्वानुमान पर पहुंचा जा सके।
आउट-ऑफ-बैग
किसी विशिष्ट पेड़ के लिए बूटस्ट्रैप के दौरान चुने न गए नमूने, जिनका उपयोग आंतरिक सत्यापन सेट के रूप में किया जाता है ताकि सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान लगाया जा सके।
विशेषता नमूनाकरण
प्रत्येक नोड विभाजन पर विशेषताओं के एक उपसमुच्चय का यादृच्छिक चयन, जंगल के पेड़ों के बीच विविधता बढ़ाता है।
बहुमत मत
एकत्रीकरण विधि जहां वर्गीकरण समस्याओं के लिए भविष्यवाणी की गई वर्ग वह होती है जो सभी पेड़ों से सबसे अधिक मत प्राप्त करती है।
भविष्यवाणियों का औसत
रिग्रेशन के लिए एकत्रीकरण तकनीक जहां अंतिम भविष्यवाणी मूल्य जंगल के सभी पेड़ों की भविष्यवाणियों का औसत होता है।
टर्मिनल नोड
निर्णय पेड़ की पत्ती जहां कोई अतिरिक्त विभाजन नहीं किया जाता है, इस बिंदु तक पहुंचने वाले नमूनों के लिए अंतिम भविष्यवाणी युक्त।
विभाजन मानदंड
नोड विभाजन की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग की जाने वाली मेट्रिक, जैसे वर्गीकरण के लिए गिनी इंडेक्स या एंट्रॉपी।
हाइपरपैरामीटर
प्रशिक्षण से पहले कॉन्फ़िगर किए जाने वाले पैरामीटर जो रैंडम फॉरेस्ट के व्यवहार को नियंत्रित करते हैं, जैसे कि पेड़ों की संख्या या अधिकतम गहराई।