<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>random forest &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<atom:link href="https://mlgu.ru/tag/random-forest/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Wed, 26 Nov 2025 19:41:47 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://mlgu.ru/wp-content/uploads/2025/06/mlguru-icon-150x150.png</url>
	<title>random forest &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Случайный лес (Random Forest): механика алгоритма, Бутстрэп-агрегирование, out-of-bag оценка</title>
		<link>https://mlgu.ru/6622/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 26 Nov 2025 19:41:47 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[bootstraping]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[sklearn]]></category>
		<category><![CDATA[обучение моделей]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6622</guid>

					<description><![CDATA[Random Forest или Случайный лес — это ансамблевый алгоритм машинного обучения, объединяющий множество деревьев решений для повышения точности и устойчивости предсказаний. Алгоритм был предложен Лео Брейманом в 2001 году и с тех пор стал одним из наиболее используемых методов в задачах классификации и регрессии. Основное преимущество Random Forest — способность снижать дисперсию модели без существенного [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Важность признаков полученных из ML-моделей (Feature Importance)</title>
		<link>https://mlgu.ru/5322/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 14 Oct 2025 09:40:11 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[feature engineering]]></category>
		<category><![CDATA[lightgbm]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[sklearn]]></category>
		<category><![CDATA[xgboost]]></category>
		<category><![CDATA[методы оценки]]></category>
		<category><![CDATA[обучение моделей]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=5322</guid>

					<description><![CDATA[Важность признаков (Feature Importance) &#8212; инструмент для понимания того, какие переменные вносят наибольший вклад в предсказания модели. Методы оценки важности признаков решают несколько практических задач: отбор релевантных предикторов, детекцию утечек данных, снижение размерности для ускорения инференса. Выбор метода зависит от типа модели, структуры данных и требований к интерпретируемости. Разные подходы к оценке важности дают разные [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Оптимизация цепочек поставок с помощью машинного обучения</title>
		<link>https://mlgu.ru/1011/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 08 Nov 2024 19:29:20 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[big data]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[rnn]]></category>
		<category><![CDATA[бизнес аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[графы]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[оптимизация бизнеса]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=1011</guid>

					<description><![CDATA[Управление современными цепочками поставок &#8212; это чрезвычайно сложная задача, которая требует постоянного балансирования между множеством взаимосвязанных факторов. Как эксперт в области анализа данных, я убежден, что применение передовых методов искусственного интеллекта способно радикально преобразить этот процесс, сделав его более эффективным, гибким и устойчивым к различным нарушениям. В этой статье я подробно расскажу, как использование алгоритмов [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Как предсказать отток клиентов с помощью машинного обучения</title>
		<link>https://mlgu.ru/920/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 01 Nov 2024 20:54:07 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[feature engineering]]></category>
		<category><![CDATA[lightgbm]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[пайплайны]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=920</guid>

					<description><![CDATA[Клиентский отток &#8212; это одна из ключевых проблем современного бизнеса, особенно для компаний, работающих по модели подписки или регулярных продаж. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, как построить эффективную модель машинного обучения для предсказания оттока. Почему прогнозирование оттока так важно? Привлечение нового клиента обходится бизнесу в 5-25 раз дороже, чем удержание существующего. [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Классические методы предиктивной аналитики</title>
		<link>https://mlgu.ru/842/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 14 Oct 2024 20:51:26 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[decision trees]]></category>
		<category><![CDATA[lightgbm]]></category>
		<category><![CDATA[lstm]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[stacking]]></category>
		<category><![CDATA[xgboost]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=842</guid>

					<description><![CDATA[Предиктивная аналитика &#8212; это область анализа данных, которая использует статистические алгоритмы, машинное обучение и методы искусственного интеллекта для прогнозирования будущих событий или поведения на основе исторических данных. Эта дисциплина находится на стыке статистики, информатики и бизнес-аналитики, что делает ее чрезвычайно мощным инструментом для принятия решений в различных отраслях. Основная идея предиктивной аналитики заключается в том, [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Определение лучших источников трафика сайта с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/515/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 21 Sep 2024 20:25:23 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=515</guid>

					<description><![CDATA[В современном интернет-маркетинге понимание эффективности источников трафика сайта является одним из важнейших критериев оптимизации маркетинговых стратегий и повышении конверсии. В этой статье я поделюсь своим опытом использования Python для глубокого анализа источников трафика, уделяя особое внимание UTM-меткам и их влиянию на конверсию. Почему анализ источников трафика так важен? Прежде чем мы погрузимся в технические детали, [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Как находить точки роста онлайн-бизнеса с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/368/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 18 Sep 2024 18:46:33 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[nlp]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=368</guid>

					<description><![CDATA[В условиях огромной конкуренции успех онлайн-бизнеса во-многом зависит от способности компании анализировать большие объемы данных и находить в них скрытые возможности для роста. В цифровом мире каждое действие пользователя оставляет след: клики, просмотры страниц, время на сайте, конверсии &#8212; все это ценная информация, которая при правильном анализе может указать на новые возможности для развития. Подготовка [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Расчет и анализ продуктовых метрик по данным веб-аналитики с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/355/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 17 Sep 2024 20:28:18 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=355</guid>

					<description><![CDATA[В современном мире данных и аналитики ключом к успеху любого онлайн-бизнеса является глубокое понимание поведения пользователей и эффективности продукта. В этой статье я поделюсь своим опытом использования Python для расчета и анализа продуктовых метрик, которые помогают принимать обоснованные решения и оптимизировать бизнес-процессы. Мы погрузимся в мир веб-аналитики, рассмотрим ключевые продуктовые метрики и научимся их вычислять [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Прогнозирование спроса с помощью машинного обучения</title>
		<link>https://mlgu.ru/238/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 12 Sep 2024 21:24:13 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[decision trees]]></category>
		<category><![CDATA[matplotlib]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[аномалии]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=238</guid>

					<description><![CDATA[Прогнозирование спроса &#8212; важнейший процесс в различных отраслях промышленности, включающий в себя предсказание будущих продаж. Это краеугольный камень для эффективного управления цепочками поставок, контроля запасов и стратегического бизнес-планирования. В последнее время машинное обучение (ML) стало играть важную роль в повышении точности и эффективности прогнозирования спроса. Необходимость прогнозирования спроса Понимание будущего покупательского спроса крайне важно для [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Проведение A/B-тестов дизайна сайта с помощью машинного обучения с Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/219/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 11 Sep 2024 20:13:52 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=219</guid>

					<description><![CDATA[A/B-тестирование — это одна из ключевых стратегий в оптимизации пользовательского опыта и увеличения конверсий на сайте. Традиционные методы тестирования иногда работают достаточно хорошо, однако когда мы включаем в процесс машинное обучение, мы можем добиться значительно более точных результатов. Сегодня я хочу поделиться тем, как можно автоматизировать и улучшить процесс проведения A/B-тестов с использованием Python и [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
