Naslov
Postupci ansambla stabala odluke
(Decision Tree Ensemble Methods)

Autori
Dašić, Darin

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
03.07

Godina
2017

Stranica
29

Mentor
Jović, Alan

Ključne riječi
slučajne šume, stablo odluke, klasifikacija, strojno učenje, ansambl, boosting, bagging
(random forest, decision tree, classification, machine learning, ensemble, boosting, bagging)

Sažetak
Ansambli stabala odluke su modeli strojnog učenja zasnovani na višestrukim osnovnim modelima, stablima odluke. Postoje dvije glavne metode za izgradnju ansambla: boosting i bagging. Boosting iterativno gradi stabla tako da nove iteracije ovisi o prošloj iteraciji, dok stabla izgrađena bagging metodom ovise o bootstrap uzorku za učenje. Prilikom glasanja konačnog ansambla, boosting provodi težinsko glasanje dok bagging ne. Jedna implementacija bagging metode su slučajne šume, koje dodatno uvode slučajnost prilikom odabira atributa pri izgradnji stabla. U ovom radu opisana je izgradnja slučajne šume, ostvarena je programska implementacija metode te je provedena eksperimentalna usporedba vrednovanja rezultata između ovog ostvarenja i alata Weka na nekoliko skupova podataka.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA