Artwork

Innhold levert av Society of Actuaries (SOA). Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Society of Actuaries (SOA) eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-app
Gå frakoblet med Player FM -appen!

Emerging Topics Community: Return to Trees, Part 3: Random Forest

31:09
 
Del
 

Manage episode 411733083 series 30328
Innhold levert av Society of Actuaries (SOA). Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Society of Actuaries (SOA) eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.player.fm/legal.

Building on the discussion of individual decision trees in the prior episode, Shea and Anders shift to one of today’s most popular ensemble models, the Random Forest. At first glance, the algorithm may seem like a brute force approach of simply running hundreds or thousands of decision trees, but it leverages the concept of “bagging” to avoid overfitting and attempt to learn as much as possible from the entire data sets, not just a few key features. We close by covering strengths and weaknesses of this model and providing some real-life examples.

  continue reading

188 episoder

Artwork
iconDel
 
Manage episode 411733083 series 30328
Innhold levert av Society of Actuaries (SOA). Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Society of Actuaries (SOA) eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.player.fm/legal.

Building on the discussion of individual decision trees in the prior episode, Shea and Anders shift to one of today’s most popular ensemble models, the Random Forest. At first glance, the algorithm may seem like a brute force approach of simply running hundreds or thousands of decision trees, but it leverages the concept of “bagging” to avoid overfitting and attempt to learn as much as possible from the entire data sets, not just a few key features. We close by covering strengths and weaknesses of this model and providing some real-life examples.

  continue reading

188 episoder

Alle episoder

×
 
Loading …

Velkommen til Player FM!

Player FM scanner netter for høykvalitets podcaster som du kan nyte nå. Det er den beste podcastappen og fungerer på Android, iPhone og internett. Registrer deg for å synkronisere abonnement på flere enheter.

 

Hurtigreferanseguide

Copyright 2024 | Sitemap | Personvern | Vilkår for bruk | | opphavsrett