| German |
| has gloss | deu: Ein Random Forest ist ein Klassifikator (vgl. Klassifizierung), welcher aus mehreren verschiedenen, unkorrelierten Entscheidungsbäumen besteht. Alle Entscheidungsbäume sind unter einer bestimmten Art von Randomisierung während des Lernprozesses gewachsen. Für eine Klassifikation darf jeder Baum in diesem Wald eine Entscheidung treffen und die Klasse mit den meisten Stimmen entscheidet die endgültige Klassifikation. Neben einer Klassifikation kann der Random Forest auch zur Regression eingesetzt werden. |
| lexicalization | deu: Random Forest |
| Russian |
| has gloss | rus: Random forest — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании комитета (ансамбля) решающих деревьев. Алгоритм сочетает в себе две основные идеи: метод бэггинга Бреймана, и метод случайных подпространств, предложенный Tin Kam Ho. Алгоритм применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. |
| lexicalization | rus: Random forest |
| Chinese |
| has gloss | zho: 在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器， 並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發展出推論出隨機森林的演算法。 而 "Random Forests" 是他們的商標。 這個術語是1995年由貝爾實驗室的Tin Kam Ho所提出的隨機決策森林（random decision forests）而來的。這個方法則是結合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造決策樹的集合。 |
| lexicalization | zho: 随机森林 |