Jeta rabota qwlqetsq chast'ü statisticheskogo izucheniq dannyh dlq razrabotki modelej. Tochnee, ona poswqschena izucheniü sluchajnyh lesow, kotorye qwlqütsq odnim iz samyh sowremennyh algoritmow w semejstwe metodow shablonnoj klassifikacii. Bol'shim preimuschestwom sluchajnogo lesa qwlqetsq to, chto ego mozhno ispol'zowat' kak dlq resheniq problem klassifikacii, tak i dlq regressii, kotorye sostawlqüt bol'shinstwo sowremennyh sistem mashinnogo obucheniq. V ätoj rabote my ispol'zowali dannye o koronawiruse dlq sozdaniq i ocenki predlozhennoj modeli. My wybrali sluchajnye lesa, kotorye primenqüt rawnomernoe bol'shinstwo golosow derew'ew prinqtiq reshenij dlq polucheniq optimal'nogo prognoza, dlq klassifikacii pacientow, u kotoryh testirowanie na koronawirus bylo polozhitel'nym ili otricatel'nym. Jeti dannye byli ispol'zowany w kachestwe uchebnoj wyborki dlq razrabotki modeli prinqtiq reshenij.
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