Случайный лес — один из самых мощных и универсальных методов машинного обучения, способный решать задачи классификации и регрессии с поразительной точностью.
Эта книга — ваш проводник в захватывающий мир случайных лесов. Пошагово вы погрузитесь в тайны построения деревьев принятия решений, освоите ансамблевый подход, откроете техники настройки гиперпараметров и поймете, как избежать переобучения. Автор подробно объясняет, как использовать случайный лес для анализа больших данных, выявления важных признаков и создания моделей, которые действительно работают.
В книге вы найдете теоретические основы, ключевые идеи, практические примеры на Python и ценные советы для решения самых разнообразных задач. Это не просто руководство — это инструмент, который поможет вам раскрыть потенциал случайного леса и применить его в реальных проектах.