As florestas aleatórias são um algoritmo de aprendizado simples que produzem excelentes resultados. Como o nome sugere é criado uma floresta aleatória, que nada mais é que um conjunto de árvores de decisão preparadas com o método bagging. Sendo que os resultados gerados pelas árvores são subprodutos de um resultado final mais condizente com o objetivo da mineração dos dados A respeito das florestas aleatórias, assinale a alternativa correta: a. As árvores de decisão que compõem a floresta aleatória temos poucos casos de underfitting tornando mais eficiente o resultado. b. A floresta aleatória é criada por uma coleção de classificadores diferentes entre si por amostragem aleatória, independente e uniforme. c. O índice que classificação de uma floresta aleatória é formada por uma classificação formada por N árvores estruturais. d. A precisão na criação das florestas aleatórias são montadas de forma mais precisa fazendo com que os erros sejam compensados. e. As diferentes amostras treinadas são formadas por grupos com características semelhantes de árvores de decisão.
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As florestas aleatórias são um conjunto de árvores de decisão preparadas com o método bagging, que produzem resultados mais condizentes com o objetivo da mineração de dados (alternativa b). Elas são criadas por uma coleção de classificadores diferentes entre si por amostragem aleatória, independente e uniforme.
As florestas aleatórias
As florestas aleatórias são um algoritmo de aprendizado de máquina que utiliza o método de bagging para criar um conjunto de árvores de decisão.
Cada árvore é treinada com uma amostra aleatória e independente dos dados, e a classificação final é determinada pela combinação dos resultados das árvores. Isso torna as florestas aleatórias mais eficientes e precisas na classificação de dados, pois compensam os erros individuais das árvores.
#SPJ1