Budowa Modelu Opartego Na Losowym Wiertle

Praca ta jest czci statystycznego uczenia si danych w celu opracowania modelu. W szczeglnoci jest on powicony badaniu lasw losowych, ktre s jednym z najnowszych algorytmw w rodzinie metod klasyfikacji wzorcw. Du zalet lasu losowego jest to, e moe by stosowany zarwno do problemw klasyfikacji jak i regresji, ktre stanowi wikszo obecnych systemw uczenia maszynowego. W niniejszej pracy wykorzystalimy dane dotyczce koronawirusw do wygenerowania i oceny proponowanego modelu. Do klasyfikacji pacjentw, ktrzy uzyskali pozytywny lub negatywny wynik testu na koronawirusy, wybralimy lasy losowe, ktre stosuj jednolite gosowanie wikszociowe drzew decyzyjnych w celu uzyskania optymalnej prognozy. Dane te zostay wykorzystane jako prba treningowa do zaprojektowania modelu decyzyjnego.