ما هي الغابة العشوائية (Random Forest)؟
الغابة العشوائية هي طريقة تعلم جماعي تبني العديد من أشجار القرار وتدمجها معاً للحصول على تنبؤ أكثر دقة واستقراراً.
لماذا نستخدم الغابة العشوائية؟
- تقليل الإفراط في التخصيص: من خلال دمج عدة أشجار، يقل خطر التخصيص الزائد.
- التعامل مع القيم المفقودة: يمكنها التعامل مع البيانات المفقودة بكفاءة.
- أهمية الميزات: توفر طريقة سهلة لقياس الأهمية النسبية للميزات.
مثال برمجى بلغة بايثون
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
# إنشاء مجموعة بيانات
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10)
# تهيئة النموذج
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)