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4:08
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Schovia
Tuning Random Forest: The 3 Hyperparameters You MUST Know (scikit-learn)
Tuning Random Forest models starts with three core hyperparameters. In this video, we break down n_estimators, max_features, and min_samples_leaf using simple, clear explanations so you know exactly what to adjust in scikit-learn. What you’ll learn: -How the number of trees affects stability and speed -Why feature randomness matters -How leaf ...
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Random Forest is a powerful machine learning algorithm based on multiple decision trees. It improves accuracy by randomly selecting subsets of data (bootstrapping) and features for each tree, ensuring diversity. Each tree makes independent predictions, and the final result is determined by majority voting for classification or averaging for regression. This randomness helps prevent overfitting, making the model more reliable and efficient. Follow SkillLync for more exciting posts on machine lear
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