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Por lo tanto, no es cierto que la técnica de random forest nos vaya a conducir a sistemas con mayor acierto de media que cualquier árbol de decisión.
Therefore, it is not true that the random forest method is going to perform better than any classification tree.
(GNU GPL v2) El software SQP usa el algoritmo de random forest para predecir la calidad de presuntas de encuestas en función de las múltiples características formales y lingüísticas que ésta pueda tener.
SQP software uses random forest algorithm to predict the quality of survey questions, depending on formal and linguistic characteristics of the question.
A pesar de sus limitaciones, hemos utilizado un clasificador de Random Forest, para entender qué características de audio hacen de una canción un potencial ganador de Eurovisión.
Despite its limitations, we have used a Random Forest classifier, to understand which audio features make a song a potential Eurovision winner.
En todos los modelos a escala regional, el método de Random Forest con validación cruzada en bloques fue el que mejor resultado proporcionó, incluyendo mayoritariamente variables climáticas, los tipos de suelos y coberturas y algunas variables geomorfométricas.
In all of them, the Random Forest method with 5-Fold-Cross-Validation was the technique that obtained better results, including mainly climatic predictors, soil classes and covers, and some morphometric features.
La variable Ancho de Carril resultó ser la variable más influyente en el Modelo de Random Forest para la variable Ruido de la Aceleración.
The Lane Width variable was the most important variable in the Random Forest Model for the Acceleration Noise variable.
El modelo de Random Forest mostró que la variable de Velocidad Limite Rotulada resultó con el mayor incremento porcentual del Error Cuadrado Medio (MSE, por sus siglas en inglés) en la variable Velocidad Operacional en seis de las siete zonas evaluadas.
The most important variable in the Random Forrest Model for the Operational Speed variable is the Posted Speed Limit variable that records the highest Increase in Mean Square Error Percentage (IncMSE%) in six of the seven zones evaluated.
Con este fin, se propone una metodología basada en la minería de datos, concretamente centrada en el algoritmo de Random Forest, para clasificar esos puntos según su uso cartográfico en tres categorías: edificaciones, vías de comunicación y vegetación.
It sets out to classify these points according to their mapping use at three categories: buildings, transport networks and vegetation.
En todos los modelos a escala regional, el método de Random Forest con validación cruzada en bloques fue el que mejor resultado proporcionó, incluyendo mayoritariamente variables climáticas, los tipos de suelos y coberturas y algunas variables geomorfométricas.
In all of them, the Random Forest method with 5-Fold-Cross-Validation was the technique that obtained better results, including mainly climatic predictors, soil classes and covers, and some morphometric features.
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