COSTRUZIONE DI UN MODELLO BASATO SUL TRAPANO CASUALE - Mubakilayi, Yannick; Kambaja, Jean; Mbuyi, Ornella
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Questo lavoro fa parte dell'apprendimento statistico dei dati per lo sviluppo di modelli. Più specificamente, è dedicato allo studio delle foreste casuali che sono uno degli algoritmi più recenti nella famiglia dei metodi di classificazione dei modelli. Un grande vantaggio della foresta casuale è che può essere utilizzata sia per problemi di classificazione che di regressione, che costituiscono la maggior parte degli attuali sistemi di apprendimento automatico. In questo lavoro, abbiamo usato i dati del coronavirus per generare e valutare il modello proposto. Abbiamo scelto le foreste casuali,…mehr

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Produktbeschreibung
Questo lavoro fa parte dell'apprendimento statistico dei dati per lo sviluppo di modelli. Più specificamente, è dedicato allo studio delle foreste casuali che sono uno degli algoritmi più recenti nella famiglia dei metodi di classificazione dei modelli. Un grande vantaggio della foresta casuale è che può essere utilizzata sia per problemi di classificazione che di regressione, che costituiscono la maggior parte degli attuali sistemi di apprendimento automatico. In questo lavoro, abbiamo usato i dati del coronavirus per generare e valutare il modello proposto. Abbiamo scelto le foreste casuali, che applicano il voto di maggioranza uniforme degli alberi di decisione per produrre una previsione ottimale, per classificare i pazienti che sono risultati positivi o negativi al coronavirus. I dati sono stati utilizzati come campione di allenamento per progettare un modello decisionale.
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Autorenporträt
Informático. Desde el punto de vista académico, tiene un máster en Ciencias Matemáticas por el Instituto Africano de Ciencias Matemáticas de Kigali (Ruanda) y una licenciatura en Ingeniería Informática por la Universidad de Mbujimayi. Actualmente enseña en la Universidad de Mbujimayi, la Universidad Oficial de Mbujimayi, la Universidad Franco-Americana,...