Machine learning
الغابات العشوائية
الغابات العشوائية (Random Forest) هي طريقة تعلم جماعي (ensemble learning) قدمها ليو بريمان عام 2001، تقوم على بناء العديد من أشجار القرار على عينات تمهيدية (bootstrap samples) من البيانات وتجمع أصواتها لإنتاج تصنيفات وتنبؤات قوية. من خلال تجميع العديد من الأشجار المختلفة قليلاً، فإنها تنتج تنبؤات أكثر دقة واستقرارًا من أي شجرة منفردة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+127 more
المصادر
- Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32. DOI: 10.1023/A:1010933404324 ↗
- James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (Ch. 8). Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Random Forest (Breiman Ensemble of Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/random-forest
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- الانحدار اللوجستيإحصاء البحث↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة (التصنيف)تعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare
يُستشهد بها في
شجرة قرار التعلم النشطتعزيز التدرج التعلم النشطالتعلم النشط باستخدام LightGBMالانحدار الخطي بالتعلم النشطالانحدار اللوجستي للتعلم النشطآلة المتجهات الداعمة للتعلم النشطAdaBoostآلية الانتباهالتعبئة (تجميع العينات العشوائية)تجميع التعبئةالتعبئة البايزيةشجرة القرار البيزيةكي أقرب جار بايزيبايزيان لايت جي بي إمغابة عشوائية بايزيةإكس جي بي أوست البايزيضبط نموذج بيرت الدقيقشبكة عصبية متكررة ثنائية الاتجاهالتعزيزشبكة الكبسولةCatBoostتصنيف الصور باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)الشبكة العصبية التلافيفية (التصنيف)DBSCANشجرة القرار (Decision Tree)التعلم المعزز العميقDeepARرسم خرائط التربة الرقميةشبكة الالتفاف المتمددة (Dilated CNN)التعلم الآلي المزدوجشبكة المرونة (Elastic Net)التعلم النشط الجماعيخوارزمية Ensemble Aprioriشجرة القرار الجماعية (Ensemble Decision Tree)نموذج خليط غاوسي مجمععملية غاوسية تجميعيةتعزيز التدرج (Gradient Boosting)غابة العزل المجمعة (Ensemble Isolation Forest)مجموعات الجيران الأقرب (K-Nearest Neighbors)الانحدار الخطي التجميعيالانحدار اللوجستي التجميعيتعلم المقاييس المجمعة (Ensemble Metric Learning)مصنف بايز الساذج المجمّع (Ensemble Naive Bayes)تعلم جماعي عبر الإنترنتالتعلم الذاتي المجمّع (Ensemble Self-supervised Learning)آلة المتجهات الداعمة المجمعةتعلم النقل الجماعيشجرة القرار القابلة للتفسيرالشرحيات المتطرفة (Explainable Extra Trees)شرح تعزيز التدرج (Explainable Gradient Boosting)شرح خوارزمية تجميع المتوسطات كيه (Explainable K-Means)كي أقرب الجيران المفسر (XKNN)LightGBM القابل للتفسيرالشبكة العصبية متعددة الطبقات القابلة للتفسيرنايف بايز القابل للتفسيرالغابة العشوائية القابلة للتفسيرالتجميع التراصيبي القابل للتفسيرإكس جي بي أو أو إس تي القابل للتفسيرالأشجار الإضافية (Extra Trees)Gaussian Processالغابة العشوائية الموزونة جغرافيًا (Geographically Weighted Random Forest)ضبط نماذج GPT الدقيقتعزيز التدرجشبكة الانتباه الرسوميةالشبكات العصبية البيانية (GNNs)وحدة التكرار المسورة (GRU)المُخبِر (Informer)غابة العزلتجميع العنقودية باستخدام المتوسطات (K-Means Clustering)الجار الأقرب (K-Nearest Neighbors - KNN)تقطير المعرفةانتشار التسميةلايت جي بي إمLIMEتحليل التمييز الخطي (LDA)الانحدار الخطي (تعلم الآلة)الانحدار اللوجستي (تعلم الآلة)لونغفورمر / بيغ بيردLoRA و PEFTشبكة الذاكرة قصيرة وطويلة الأمددراسة الارتباط على مستوى الجينوم الظاهري بمساعدة التعلم الآلي (ML-EWAS)دراسات الارتباط الجينومي الواسع المدعومة بالتعلم الآلي (ML-GWAS)تحليل الأيض بمساعدة تعلم الآلةتحليل تنوع الميكروبيوم بمساعدة تعلم الآلةتحليل إثراء المسار بمساعدة التعلم الآليMachine learning-assisted RNA-seq differential expressionالتصويت الأغلبيمزيج الخبراءالشبكة العصبونية متعددة الطبقات (MLP)الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLP)الانحدار اللوجستي متعدد الحدودN-BEATSN-HiTSبايز الساذج (Naive Bayes)Neural Architecture Searchالمعادلة التفاضلية العصبية العاديةالتجميع عبر الإنترنت (Online Bagging)الغابة العشوائية المتصلة بالإنترنتPatchTSTتصنيف الصور القائم على البكسلشجرة قرار منظمةالغابة العشوائية المنتظمةالتجميع المنتظم المكدسالتعبئة القوية (Robust Bagging)شجرة القرار المتينةتعزيز التدرج القويLightGBM المعزز بالمتانة (Robust LightGBM)الغابة العشوائية القويةالتجميع التراكمي المتين (Robust Stacking Ensemble)تجميع تصويت قويالانتباه الذاتي متعدد الرؤوسشجرة القرار ذاتية الإشرافالتعزيز التدرجي ذاتي الإشرافالغابات العشوائية ذاتية الإشرافالتجميع التكديسي ذاتي الإشرافالتدريب المجمع شبه المُشرف (Semi-supervised Bagging)شجرة القرار شبه مُشرف عليهاالنمو شبه المُشرف عليه للأنماط المتكررة (Semi-supervised FP-growth)الغابة العازلة شبه المُشرف عليهاالغابات العشوائية شبه المُشرف عليهاالتجميع الطبقي شبه المُشرف عليهآلة المتجهات الداعمة شبه المُشرف عليها (Semi-supervised Support Vector Machine)XGBoost شبه المُشرف عليهنموذج التسلسل إلى التسلسلSHAP (SHapley Additive exPlanations)التكديسالانحدار التدرجي العشوائي (SGD)آلة المتجهات الداعمة (التصنيف)Temporal Fusion TransformerTextCNNالمُحوِّل (NLP)UMAPمحوّل الرؤيةالتعلم التبايني البصريالتصويت التجميعيXGBoost