Дипломная работа на тему: Инструмент технологии машинного обучения: алгоритм Random Forest

План работы:

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические основы технологии машинного обучения 6
1.1. Основные понятия машинного обучения: исторические и технологические аспекты 6
1.2. Анализ алгоритмов классификации в машинном обучении 10
1.3. Анализ инструментов реализации технологий машинного обучения 17
Глава 2. Технологическая реализация алгоритма машинного обучения Random Forest на языке R 21
2.1. Сущность понятия Decision Tree в алгоритме Random Forest 21
2.2. Введение в алгоритм Random Forest 24
2.3. Описание библиотек языка R для реализации алгоритма Random Forest 28
Глава 3. Практическая реализация алгоритма Random Forest с помощью библиотек языка R 31
3.1. Описание и интерпретация датасета «Heart Attack Analysis & Prediction Dataset» с сайта Kaggle 31
3.2. Применение алгоритма Random Forest на наборе данных с сервиса Kaggle 35
3.3. Анализ результатов алгоритма Random Forest для классификации данных с сайта Kaggle 53
Заключение 59
Список литературы 61
Приложение 64