La random forest viene generalmente considerata una tecnica di classificazione, ma è in grado di gestire anche problemi di regressione. Abbiamo già visto cos’è la foresta casuale e come essa può essere utilizzata per risolvere problemi di classificazione. In questo articolo vediamo come utilizzare un regressore di foresta casuale per risolvere un problema di regressione: […]

La foresta casuale (o Random Forest) è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico supervisionato basato sull’apprendimento di più modelli previsionali per formare un unico modello di previsione più potente. Ogni modello utilizzato dalla previsione del Random Forest di solito è un albero decisionale. Ciò significa che una foresta casuale combina molti alberi decisionali in un […]

Nella scorsa edizione del torneo mondiale di calcio, svoltosi in Russia, alcuni studiosi* hanno tentato di prevedere il vincitore del torneo della coppa del mondo. Dopo una simulazione di centomila competizioni, è emerso che la maggiore probabilità di vittoria l’avevano la Spagna (88%) e la Germania (86%). Il vero vincitore, la Francia risaliva invece al […]

Quando si parla di albero decisionale si fa riferimento a una tecnica predittiva di machine learning potente e diffusa che viene utilizzata per prevedere delle variabili che possono essere discrete (e allora si parla di classificazione) o continue (in questo caso di regressione). Un algoritmo popolare che ci permette di raggiungere questo scopo è sicuramente […]