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Add/readme/random forest regressor #43
base: master
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Colocar os arquivos anteriores antes, para nao correr o risco do esquecimento
A vantagem de se utilizar uma random forest ao invés de somente uma Decision Tree é que os hiperparâmetros desta garantem que o modelo não depende muito de uma só feature, além de reduzir o overfitting, pois cada uma das decision trees usa uma parte aleatória do dataset, reduzindo a correlação entre elas. Portanto, essas Decisions Trees, ao se unirem, criam um modelo muito mais balanceado. | ||
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Veja também: | ||
* [Decision Tree Regressor]() |
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Links faltando, melhor aprovar quando esses arquivos já estiverem na árvore
Adicionar os links de Bagging, Decision Tree Regressor e Random Forest Classifier assim que aprovados.