Budowa Modelu Opartego Na Losowym Wiertle

Praca ta jest cz??ci? statystycznego uczenia si? danych w celu opracowania modelu. W szczególno?ci jest on po?wi?cony badaniu lasów losowych, które s? jednym z najnowszych algorytmów w rodzinie metod klasyfikacji wzorców. Du?? zalet? lasu losowego jest to, ?e mo?e byc stosowany zarówno do problemów klasyfikacji jak i regresji, które stanowi? wi?kszo?c obecnych systemów uczenia maszynowego. W niniejszej pracy wykorzystali?my dane dotycz?ce koronawirusów do wygenerowania i oceny proponowanego modelu. Do klasyfikacji pacjentów, którzy uzyskali pozytywny lub negatywny wynik testu na koronawirusy, wybrali?my lasy losowe, które stosuj? jednolite glosowanie wi?kszo?ciowe drzew decyzyjnych w celu uzyskania optymalnej prognozy. Dane te zostaly wykorzystane jako próba treningowa do zaprojektowania modelu decyzyjnego.