stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
بازی‌های ایرانی

برای فهرست بازی‌های رایانه‌ای ایرانی، فهرست بازی‌های ویدئویی ایرانی را ببینید.
نام برخی از بازی‌ها و بازیچه‌های سنتی ایرانی و اصطلاحات در بازی‌ها:
دارچوپ (الش ماسه، کیلی بازی، کلیکا، دارگَتِلاو…)
۴۱۱۴۸
آپوق
آتش فراز
آ؛ تشین مار
آخردست
آفتاب دزدک
آغوز بازی (گردو بازی مازندرانی و گیلانی)
اَلو پلو
آوند (نام پارسی شطرنج است)
اتل متل توتوله
اتولوک بازی، رینگ و اتولوک بازی (Raing - o - Otoloc Bazi)، رایج در اشکذر یزد
اخلکندو
ارغشتک
ارک
ارهنگ ارهنگ اسب چه رنگ؟
استا سلام حیدری
استخوان مهتاب
استوپ هواییهوایی
قایم باشک
اسم بازی
اسم پیشونی
اسم فامیل
اسمی
اشتالنگ
بازی اش تی تی
الک‌دولک
انگلندو
بادافره (فرفره)
بادبادک بازی
بادبر
بادپیچ
بادفرنگ
بادبادک بازی
بادکنک بازی
بازی رنگها
بازی شناسایی
بازپیچ
بازنیچ
بانوچ
بالا بلندی
بَد بَده (زو)
بر زدن
بژول (استخوان اشتالنگ)
بشین و پاشو
بورک
بیست سؤالی
پاسپار (لگدبازی)
پانتومیم
پژول (گلولهٔ بازی)
پشتک
پک
پگ
پل
پله
پِل چُفتِه (بازی مهردشتی)
پهنه
پیاده
تاپ‌تاپه‌خمیر
تیله بازی (بازی یزدی)
تتی (خمیربازی)
تخته نرد (نرد بازی)
تَخش (تیر آتشبازی)
تخم مرغ بازی
تُرتُرک (بازی سرخوردن از کوه در شیراز)
تشت و خایه
تَشیره (تیله)
تک
توپ بازی
توپ چرخی
توژی (غذا خوردن دانگی بچه‌ها)
تیرتخش
تیله بازی
جدانک یا کوزه گردان
جرنگ جرنگ
جمله سازی
جَمهَلو
جنگ بازی
جوگندم
چال
چالیک
چپچله
چرخوک
چشم بندک
چشمک
چفته
چلانک
چلک
چنچولی (تاب بازی)
چوگان
چوگانی (اسب درخور بازی چوگان)
خاله بازی
خاله بزغاله
خرپلیس
خروس جنگی
خونه بازی
دبلنا
دستش ده (دست رشته، دشتش نه)
دستمال پشتی
دست بازی
دوز
دومینو
دیدار قاتل
ریگک
زو
سنگ کاغذ قیچی
سنگ کرنو
شاه دزد وزیر
شطرنج
شیطونک
شکرپنیر
شمع گل پروانه
عروسک بازی
قایم‌باشک
کلاغ پر
گرگم‌به‌هوا
گرگی‌لی‌لی
گل یا پوچ
مامان بازی
ماروپله
مافیا (بازی)
مشاعره
منچ
نقطه خط
نون بیار کباب ببر
نه(۹) ریگک
هپ
هفت‌سنگ
یک‌قل‌دوقل
یه مرغ دارم
چری نری
اوسولولو
دورنا وردی
آرادا قالدی (وسطی)
تیم آبی (سیاست خارجه ایالات متحده)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
   پرچم    نشان ملی  :    پرچم    نشان ملی  
تیم آبی یک اصطلاح غیررسمی برای گروهی از سیاستمداران و روزنامه‌نگاران در ایالات متحده است که به دلیل باورشان مبنی بر اینکه جمهوری خلق چین یک تهدید امنیتی مهم برای ایالات متحده است، متحد شده‌اند. اگرچه در برخی مسائل با حامیان دموکرات کارگری متحد هستند، اما اکثر کسانی که این اصطلاح برای آنها به کار رفته‌است محافظه کار یا نومحافظه کار هستند.. در عوض، تعداد کمی از پست‌های کلیدی را در دولت بوش اشغال کردند، در عوض تمایل داشتند برای پنتاگون، جامعه اطلاعاتی ایالات متحده، اتاق‌های فکر خصوصی و رسانه‌ها کار کنند.
منشأ و کاربرد اصطلاح

این نام بر خلاف رنگ قرمز که نشان دهنده حریف آمریکایی است، از رنگی گرفته شده‌است که نشان دهنده نیروهای ایالات متحده در بازی‌های جنگی است. این توسط ویلیام تریپلت، مشاور سابق کمیته روابط خارجی سنا ابداع شد. او قصد داشت یک واگرایی را توصیف کند که در اصل ناشی از تغییر روابط چین و آمریکا، به ویژه در مورد وضعیت سیاسی تایوان است. پس از اعتراضات میدان تیان‌آن‌من در سال ۱۹۸۹، و در زمینه گسترش اقتصادی چین، نگرانی‌های «تیم آبی» بیشتر و گسترده‌تر شد. آنها نگران جاه طلبی‌های نظامی و دیپلماتیک چین نه تنها در آسیا بلکه در سراسر جهان بودند. آنها نگران سیاست‌های اقتصادی حمایت گرایانه چین بودند. آنها بلافاصله در مورد تمایل بسیاری از افراد در دولت ایالات متحده به سمت اسکان چین، تأثیر بی‌سابقه چین بر اقتصاد ایالات متحده و انتقال سرمایه‌گذاری‌ها و صنایع آمریکایی به چین نگران شدند.
اگرچه در حال حاضر عمدتاً برای جمهوری خواهان اعمال می‌شود، اما این اصطلاح به نگرانی افرادی اشاره دارد که به یک حزب یا دیدگاه واحد وابسته نیستند. بیل کلینتون در سال ۱۹۹۲ علیه سیاست سست جورج هربرت دبلیو بوش در قبال چین مبارزات انتخاباتی انجام داد، اما در زمان ریاست جمهوری، ادغام اقتصادی با اصلاحات دموکراتیک در چین را از هم جدا کرد. اگرچه پلتفرم جمهوری خواهان در سال ۲۰۰۰ از رفتار کلینتون با چین انتقاد کرد، جورج دبلیو بوش به‌طور کامل تفسیر «آبی» از اهداف چین را پذیرفت و سیاست تعامل سازنده کلینتون را نیز معکوس نکرد.
افراد مرتبط با تفسیر

هسته اصلی «تیم آبی» گروهی از دستیاران کنگره بود که در یک گروه مطالعاتی غیررسمی در دهه ۱۹۹۰ با یکدیگر ملاقات کردند. این دستیاران که عمدتاً در پشت صحنه کار می‌کردند، قوانین را به روش‌های ظریف و تدریجی تحت تأثیر قرار دادند. آنها وزارت دفاع را مجبور می‌کردند اطلاعاتی را که در مورد ارتش چین و مسائل حقوق بشری جمع‌آوری کرده بود فاش کند، دست داشتند. شاید بزرگ‌ترین دستاورد آنها تصویب قانون تقویت امنیت تایوان در سال ۲۰۰۰ بود.
به‌طور کلی، اکثر سیاستمداران بلندپایه آمریکایی به اندازه کافی قاطعانه علیه چین صحبت نکرده‌اند که آنها را اعضای تیم آبی خطاب کنند. برخی از سیاستمداران کوچک از نزدیک با این گروه یا ایده‌های آن مرتبط بوده‌اند. از جمله کریستوفر کاکس، رئیس کمیسیونی که گزارش کاکس در مورد جاسوسی چین را تهیه کرده‌است. و گری بائر، که در طول مبارزات انتخاباتی ناموفق خود در سال ۲۰۰۰ برای ریاست جمهوری، به شدت به چین حمله کرد و آن را مورد انتقاد قرار داد.
دولت بوش تا حد زیادی از رویکرد «عمل‌گرایانه» پیروی کرده‌است که از زمان بیانیه شانگهای در روابط خارجی ایالات متحده غالب بوده‌است، که اجازه «تعامل» با چین را می‌دهد. بیش از دولت کلینتون، این کشور مایل بوده که چین را به عنوان یک رقیب استراتژیک ببیند، و «به مراتب مشتاق تر است… با چین با سوء ظن رفتار کند و سیاست‌های سخت گیرانه تری اتخاذ کند.»
با این حال، صدای غالب «تیم» از سال ۲۰۰۱ نه از سوی دولت، بلکه از سوی اندیشکده‌ها و روزنامه نگاران محافظه کار خصوصی می‌آید. ویلیام کریستول، که هفته نامه استاندارد او زمانی جمهوری خلق چین را به عنوان «رژیم بربریت سیستماتیک فر کردن مو» توصیف کرد، بارها خواستار موضع تندتر علیه چین شده‌است. رابرت کاگان، یکی از بنیانگذاران PNAC. بیل گرتز، ستون نویس واشینگتن تایمز، راس اچ. مونرو، دیوید بلومنتال و پیتر ناوارو، همگی به‌طور گسترده در مورد تهدید تصور شده چین نوشته‌اند. کتاب ناوارو ۲۰۱۱ با گرگ اوتری، مرگ توسط چین، الهام گرفته از یک فیلم مستند در سال ۲۰۱۲، به کارگردانی ناوارو و گویندگی مارتین شین.
باورها

باورهای مرتبط با عقاید «تیم آبی» عمدتاً از نارضایتی از انحراف کلی سیاست خارجی آمریکا به سمت توافق با جمهوری خلق چین ناشی می‌شود. کشتار در میدان تیان‌آن‌من و استفاده بعدی چین از آزمایش موشکی در تلاش برای تأثیرگذاری بر رأی‌دهندگان تایوانی، نگرانی‌ها را در مورد نیات چین تشدید کرد. منتقدان خشن تر چین، کلینتون را به مماشات متهم کردند.
برای برخی از این جهت‌گیری، ارتش چین نقطه کانونی نگرانی است، همان‌طور که برای گروه مطالعاتی کنگره اصلی بود. آنها خاطرنشان می‌کنند که چین نه تنها ارتش و نیروی دریایی خود را مدرن می‌کند، بلکه هزینه‌های واقعی نظامی خود را نیز پنهان می‌کند. آنها ادعا می‌کنند که چین آرزوی تسلط بر منطقه را دارد، مثلاً از طریق ایجاد یک نیروی دریایی آبی آبی، و چنین تسلطی به ناچار منافع ایالات متحده را به خطر می‌اندازد و متحدان دیرینه ژاپن، کره جنوبی و تایوان را تهدید می‌کند. بنابراین اعضای تیم آبی به شدت از تصمیم وزارت بازرگانی مبنی بر اجازه فروش ابررایانه‌ها به چین انتقاد کردند زیرا این رایانه‌ها می‌توانند کاربردهای نظامی داشته باشند.
نفوذ

با وجود نگرانی برای حفظ وضعیت موجود، استراتژی امنیتی جنگ سرد بر تفاوت ایدئولوژیک بین چین و ایالات متحده تأکید داشت. از آنجا که اتحاد جماهیر شوروی فروپاشید و اقتصاد و ارتش روسیه هنوز در آشفتگی بودند، به نظر برخی ناظران منطقی به نظر می‌رسید که چین به دنبال جایگزینی روسیه به عنوان موازنه اصلی در برابر ایالات متحده باشد.
با این حال، دیدگاه «آبی» با هشدار به افزایش هزینه‌های نظامی چین و تصویب قانون ضد جدایی تایوان در سال ۲۰۰۵ می‌نگرد. این موضوع نگرانی عمده ای برای دونالد رامسفلد، وزیر دفاع ایالات متحده بود، زیرا پنتاگون بارها از عدم شفافیت در توانایی‌ها و نیات نظامی چین شکایت کرده بود. گزارش تهدید اخیر پنتاگون ترس تیم آبی را تقویت کرد و بیان کرد که چین ممکن است در تلاش برای تقویت نظامی با هدف تصرف تایوان و جلوگیری از کمک خارجی از ایالات متحده و/یا ژاپن باشد. در نهایت، اگرچه سیاست ایالات متحده در قبال کره شمالی تا حدی به همکاری چین بستگی دارد، برخی از «شاهین ها» در ایالات متحده به انگیزه‌های چین در مورد آن کشور نیز مشکوک هستند.
کتابشناسی - فهرست کتب

(۲۰۰۳). "سیاست بوش ارزش انتظار دارد؟" ساوت چین دیلی پست[نیازمند شفاف‌سازی]. ۲۹ می.
Buszynski, Leszek (2004).امنیت آسیا و اقیانوسیه: ارزش‌ها و هویت. لندن: روتلج.
ففر، جان (۲۰۰۳). کره شمالی، کره جنوبی: سیاست ایالات متحده در زمان بحران. تورنتو: هاشیون هاوس.
فریدمن، ادوارد (۲۰۰۲). "بازتاب آینه در سراسر تنگه تایوان: دیدگاه‌های آمریکا در مورد تهدید چین." تهدید چین: تصورات، افسانه‌ها و واقعیت. هربرت یی و ایان استوری، ویرایش. لندن: روتلج.
گرتز، بیل (۲۰۰۲). تهدید چین واشینگتن دی سی: انتشارات رگنری.
گریس، پیتر هیس (۲۰۰۴). ناسیونالیسم جدید چین: غرور، سیاست و دیپلماسی. برکلی: انتشارات دانشگاه کالیفرنیا.
گورتوف، مل و پیتر ون نس (۲۰۰۴). رویارویی با دکترین بوش: دیدگاه‌های انتقادی از آسیا و اقیانوسیه. لندن: روتلج.
ایکنبری، جی جی و مایکل ماستاندونو (۲۰۰۳). نظریه روابط بین‌الملل و آسیا و اقیانوسیه. نیویورک: انتشارات دانشگاه کلمبیا.
جنسن، لیونل و تیموتی وستون (۲۰۰۷). تحولات چین: داستان‌های فراتر از سرفصل‌ها. Lanham, MD: Rowman و Littlefield.
قیصر، رابرت و استیون مافسون (۲۰۰۰). واشینگتن پست. ۲۲ فوریه.
رایس، کاندولیزا (۲۰۰۰). " کمپین ۲۰۰۰: ترویج منافع ملی ." امور خارجه ژانویه / فوریه ۲۰۰۰.
اسکوبل، اندرو (۲۰۰۲). "کره خمیده، چین پنهان: سیاست دولت بوش در قبال پیونگ یانگ و پکن." آسیا سروی ۴2 (2002).
تیمپرلیک، ادوارد (۱۹۹۸). سال موش. واشینگتن: رگنری پرس.

کریستوفر کاکس یک سیاستمدار نیمه برجسته آمریکایی است که یکی از اعضای تیم آبی محسوب می‌شود.
جنگل تصادفی

جنگل تصادفی یا جنگل‌های تصمیم تصادفی (به انگلیسی: Random forest) یک روش یادگیری گروهی برای دسته‌بندی، رگرسیون می‌باشد، که بر اساس ساختاری متشکل از شمار بسیاری درخت تصمیم، بر روی زمان آموزش و خروجی کلاس‌ها (کلاس‌بندی) یا برای پیش‌بینی‌های هر درخت به شکل مجزا، کار می‌کنند. جنگل‌های تصادفی برای درختان تصمیم که در مجموعهٔ آموزشی دچار بیش برازش می‌شوند، مناسب هستند. عملکرد جنگل تصادفی معمولاً بهتر از درخت تصمیم است، اما این بهبود عملکرد تا حدی به نوع داده هم بستگی دارد.
نخستین الگوریتم برای جنگل‌های تصمیم تصادفی را «تین کم هو» با بهره‌گیری از روش زیرفضاهای تصادفی پدیدآورد. نسخه‌های بعدی آن توسط لیو بریمن ارتقا یافت.
پیشینه

پژوهش‌های «بریمن» روی کار «امیت و گمن» اثر گذاشت، کسانی که پژوهش براساس دسته تصادفی که نود را تقسیم می‌کند (در مبحث بزرگ شدن تک درخت) ارائه کردند
در این روش، پیش از این که هر درخت یا هر گره را جاسازی کنند، جنگلی از درختان بزرگ می‌شود و گزینش از بین گونه‌ای از درختان که برای گزینش تصادفی زیرفضاهایی از داده آموزش دیده‌اند، صورت می‌گیرد.
در پایان ایده بهبود بخشیدن به گره‌های تصادفی (که انتخاب هر گره به شکل تصادفی بوده) به جای بهبودی قطعی توسط «دیتریش» بیان شد
دستاوردهای دربارهٔ جنگل تصادفی نخستین بار به دست «لئو بریمن» مقاله شد.
این مقاله روش‌هایی از چگونگی ساخت جنگل بدون کنترل درخت‌ها با بهره‌گیری از CART را بیان می‌کند که با متد بگینگ و بهبودی نود تصادفی ترکیب شده‌است.
به علاوه، این مقاله بسیاری از نتایج اولیه به دست آمده که شناخته شده بودند و چه آن‌هایی که به چاپ رسیده بودند را ترکیب می‌کرد که این ترکیبات پایه و اساس تمرینات امروزی جنگل‌های تصادفی را شامل می‌شود
این الگوریتم توسط «لئو بریمن و عادل کالچر» توسعه یافت که جنگل تصادفی نیز جزو دستاوردهای ایشان بود
ایده بگینگ برای ساخت مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم و انتخاب تصادفی نخست توسط «هو» و سپس «امیت و گمان» کامل شد. این تمرینات امروزی عبارتند از:
بهره گرفتن از نقص خارج از کیسه برای تعمیم نقص‌های سازماندهی
اهمیت اندازه‌گیری گونه‌ها و تنوع از طریق جایگشت
همچنین این گزارش نخستین فرجام تئوری برای جنگل‌هایی که از راه نقص سازماندهی تعمیم یافته بودند را بیان می‌کند که بستگی به قدرت درخت‌ها و ارتباط آن‌ها دارد.
الگوریتم > مقدمات: آموزش درخت تصمیم

مقالهٔ اصلی: یادگیری درخت تصمیم
درخت تصمیم روش مشهوری برای انواع مختلفی از وظایف یادگیری ماشین به حساب می‌آید. با این حال در بسیاری موارد دقیق نیستند.
در کل، معمولاً درخت تصمیمی که بیش از حد عمیق باشد الگوی دقیق نخواهد داشت: دچار بیش برارزش شده، و دارای سوگیری پایین و واریانس بالا می‌باشد. جنگل تصادفی روشی است برای میانگین گیری با هدف کاهش واریانس با استفاده از درخت‌های تصمیم عمیقی که از قسمت‌های مختلف داده آموزشی ایجاد شده باشند. در این روش معمولاً افزایش جزئی سوگیری و از دست رفتن کمی از قابلیت تفسیر اتفاق افتاده اما در کل عملکرد مدل را بسیار افزایش خواهد داد.
به علاوه به کمک انحراف معیار پیش‌بینی‌ها از درخت‌های رگرسیون مستقل می‌توان تخمینی از عدم قطعیت پیش‌بینی داشت:
\sigma ={\sqrt {\frac {\sum _{b=1}^{B}(f_{b}(x')-{\hat {f}})^{2}}{B-1}}}.
تعداد نمونه‌ها در فرمول بالا ( B) یک متغیر آزاد است که معمولاً به کمک روش‌هایی مانند اعتبارسنجی متقابل یا مشاهدهٔ out-of-bag errorها مقدار بهینه را برای فرمول بالا می‌توان به‌دست‌آورد.
الگوریتم > bagging

مجموعه داده را با  D نمایش می‌دهیم،  D=(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),\cdots ,(x_{n},y_{n}) و   B درخت تصادفی با ایجاد  B داده جدید از  D ایجاد می‌کنیم. مدل نهایی با میانگین گرفتن یا رأی‌گیری بین درختان کار می‌کند. جزئیات این الگوریتم ذیلاً آمده‌است:
برای   B تا  b=1:
n نمونه با جایگزینی از داده  D انتخاب کن و این نمونه‌ها را در مجموعه داده  D_{b} قرار بده. از آنجا که نمونه‌گیری با جایگزینی صورت می‌گیرد یک نمونه ممکن است چندین بار انتخاب شود.
یک درخت تصادفی به اسم T_{b} با D_{b} به روش پایین بساز:
هر دفعه برای پیدا کردن بهترین متغیر ابتدا یک تعداد مشخصی از متغیرها را کاملاً به صورت تصادفی انتخاب کن (مثلا  m تا،  m از قبل به مسئله داده شده‌است، و معمولاً با جذر تعداد متغیرها برابر است) و از میان آن‌ها بهترین متغیر را انتخاب کن.
در مسئله رگرسیون مدل نهائی، میانگین تمامی درخت‌ها است یعنی  F(x)={\frac {1}{B}}\sum _{b=1}^{B}T_{b}(x). از طرفی دیگر در مسئله دسته‌بندی یا Classification با رأی‌گیری بین درختان به جواب نهائی می‌رسیم.
این نوع ترکیب مدل‌ها جواب بهتری به ما می‌دهد زیرا گوناگونی و تنوع مدل‌ها را افزایش می‌دهد بدون این که بایاس را افزایش دهد!
این بدین معناست که زمانی که پیش‌بینی تکی از یک درخت دارای نویز بالایی درون مجموعه دسته آموزش دیده اش باشد، در میانگین بسیاری از درخت‌ها این نویز وجود نخواهد داشت.
به شکل ساده آموزش درختان به صورت تکی می‌تواند درخت‌های در ارتباط قوی تری را ارائه دهد.
بوت استرپ کردن نمونه، روشی برای یکپارچه‌تر کردن درخت‌ها با نمایش مجموعه داده‌های آموزش دیده گوناگون است.
الگوریتم > از کیسه‌گذاری تا جنگل تصادفی

روندی که گفته شد الگوریتم اصلی بگینگ برای درختان را توصیف می‌کند. جنگل تصادفی تنها یک اختلاف با این طرح کلی دارد: و آن این که از یک الگوریتم یادگیری درخت اصلاح شده‌استفاده می‌کند که در هر تقسیم کاندیدها در فرایند یادگیری، زیر مجموعه‌ای تصادفی از ویژگی‌های آن را پردازش می‌کنند. این پردازش گاهی «کیسه‌گذاری ویژگی» نامیده می‌شود.
دلیل انجام این کار این است که ارتباط درخت‌ها در یک نمونه بوت استرپ معمولی را نشان می‌دهد. اگر یک یا چند ویژگی پیش‌بینی‌کننده‌ها، برای متغیر پاسخ (خروجی هدف) بسیار قوی باشد، این ویژگی در بسیاری از درخت‌های B که سبب ارتباط آن‌ها می‌شود، انتخاب خواهد شد.
آنالیز چگونگی کارکرد بگینگ و مجموعه دسته‌های تصادفی، کمک می‌کند تا بتوان به دقت‌های با شرایط گوناگون دست یافت که توسط «هو» نیز ارائه شده بودند.
الگوریتم > Extra-Trees

برای برداشتن یک گام دیگر در جهت تصادفی‌سازی به مدل درختان بی‌نهایت تصادفی یاExtra-trees می‌رسیم. این مدل نیز مانند جنگل تصادفی از تجمیع تعدادی درخت مستقل استفاده می‌کند اما با دو تفاوت اساسی: اول آنکه هر درخت توسط تمام دادهٔ آموزش (و نه یک نمونهٔ bootstrap) train می‌شود و دوم آنکه در مرحلهٔ split کردن مقدار cut-point از یک توزیع احتمالاتی یکنواخت روی دامنهٔ مقادیر ممکن استفاده می‌شود که این برخلاف روش مرسوم که استفاده از معیارهایی مانند بهرهٔ اطلاعاتی یا ناخالصی جینی برای تعیین عدد cut-point است. تصادفی‌سازی این بخش آموزش را تسریع می‌بخشد.
ویژگان > اهمیت متغیرها

جنگل تصادفی می‌تواند برای رتبه‌بندی اهمیت متغیرها در یک رگرسیون یا مسئلهٔ طبقه‌بندی به کار رود. تکنیکی که در ادامه آمده‌است در مقاله اصلی «بریمن» آورده شده بود و در پکیج R جنگل تصادفی اجرا می‌شود. نخستین گام در اهمیت اندازه‌گیری متغیرها در مجموعه داده‌ها که با  {\mathcal {D}}_{n}=\{(X_{i},Y_{i})\}_{i=1}^{n} نمایش می‌دهیم، fit کردن جنگل تصادفی روی داده هاست. در هنگام انجام این فرایند جایگذاری، out-of-bag error برای هر داده ضبط می‌شود و به از آن روی کل جنگل میانگین گرفته می‌شود.
برای اندازه‌گیری اهمیت  j امین ویژگی بعد از آموزش، مقدار  jاُمین ویژگی permuted از میان داده‌های آموزش دیده و out-of-bag error دوباره روی این مجموعه داده محاسبه خواهد شد. اهمیت نمرهٔ  jاُمین ویژگی برابر است با میانگین این ارورها قبل و بعد از جایگشت روی تمام جنگل. این نمره با انحراف معیار اختلاف‌ها، نرمالایز می‌شود. ویژگی‌هایی که مقادیر بسیاری برای این نمره تولید می‌کنند نسبت به آن ویژگی‌هایی که مقدار کوچکی تولید می‌کنند بسیار با اهمیت تر هستند.
این روش تعیین اهمیت متغیر شامل برخی اشکالات می‌شود. برای داده‌ای که شامل متغیرهای بخش‌بندی شده با سطوح مختلف شماره‌هاست، جنگل تصادفی به این خاصیتشان بر اساس بالا یا پایین بودن سطح بایاس دارد و هرچه سطح بالاتر باشد بیشتر به سمت آنان سوگیری دارد. متدهایی همانند partial permutations و درختان در حال رشد بی‌طرف، می‌تواند برای حل مشکل به کار گرفته شوند. اگر داده شامل گروه‌هایی از ویژگی‌های مرتبط به هم با شبیه‌سازی برای خروجی باشد، در این حالت گروه‌های کوچک نسبت به گروه‌های بزرگ برتری دارند.
ویژگان > رابطه با الگوریتم نزدیکترین همسایه‌ها

ارتباط بین جنگل تصادفی و الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه (K-NN) در سال ۲۰۰۲ توسط «لین» و «جو» استخراج شد.
به نظر می‌رسد که هردوی آن‌ها می‌توانند به عنوان طرح پروزن‌ترین همسایه نام‌گذاری شوند.
این‌ها مدلهایی برای ساخت داده‌های آموزش دیده {(xi,yi)} هستند که پیش‌بینی‌های تازه y را برای x' با نگاه به همسایگی از نقاط، از طریق تابع وزن به صورت زیر درمی‌آورد:
{\hat {y}}=\sum _{i=1}^{n}W(x_{i},x')\,y_{i}.
در اینجا  W(x_{i},x') وزن غیر منفی از  i امین نقطه آموزش دیدهٔ همسایه با نقطهٔ جدید  x' است.
برای هر  x' جمع وزن‌ها باید برابر با یک باشد. تابع‌های وزن در زیر آورده شده‌اند:
۱. در k-NN وزن‌ها
 W(x_{i},x')={\frac {1}{k}} اگر  x_{i} یکی از  k نقطهٔ نزدیک به  x' باشد و درغیر این صورت صفر.
۲. در درخت  W(x_{i},x')={\frac {1}{k'}} اگر  x_{i} یکی از  k' نقطهٔ نزدیک در برگ یکسان از  x' باشد، و در غیر این صورت صفر.
به سبب این که میانگین جنگل مجموعه‌ای از درخت‌های  m را با تابع وزن فردی  W_{j} پیش‌بینی می‌کند، پیش‌بینی‌هایش به صورت زیر در می‌آید: {\hat {y}}={\frac {1}{m}}\sum _{j=1}^{m}\sum _{i=1}^{n}W_{j}(x_{i},x')\,y_{i}=\sum _{i=1}^{n}\left({\frac {1}{m}}\sum _{j=1}^{m}W_{j}(x_{i},x')\right)\,y_{i}.این نشان می‌دهد که جنگل تصادفی یک طرح همسایه‌های وزندار است با وزن‌هایی که برابر با میانگین وزن‌های هر درخت هستند. همسایه‌های  x' از این دید معادل هستند با نقاط  x_{i} که در هر درخت برگ مشترک دارند. همسایه‌های  x' به‌طور پیچیده‌ای به ساختار هر درخت و در نتیجه ساختار کل دادهٔ آموزش وابسته است. «لین» و «جو» نشان دادند که شکل همسایگی ای که جنگل تصادفی از آن بهره گرفته‌است با اهمیت محلی هر ویژگی مطابق است.
یادگیری بی‌نظارت با جنگل تصادفی

پیش‌بینی‌کننده‌های جنگل تصادفی به‌طور طبیعی و به عنوان بخشی از فرایند ساختشان به یک معیار عدم تشابه میان مشاهدات تبدیل می‌شوند. می‌توان یک معیار عدم تشابه جنگل تصادفی را به صورت زیر تعریف کرد: ایدهٔ اصلی این است که از یک پیش‌بینی‌کننده جنگل تصادفی استفاده کنیم که میان دادهٔ مشاهده‌شده و دادهٔ مصنوعی که به خوبی تولید شده تمایز بگذارد. منظور از دادهٔ مشاهده شده دادهٔ اصلی و بدون برچسب است و دادهٔ ساختگی نیز از یک توزیع مرجع گرفته می‌شود. یک عدم تشابه جنگل تصادفی می‌تواند به این علت که نسبت به تبدیل‌های یکنوا روی ورودی بدون تغییر است و به خوبی از پس داده‌های با انواع متغیر مختلط برمی‌آید و از لحاظ مشاهدات قوی است مورد توجه باشد. این معیار به سادگی از پس تعداد زیادی متغیر نیمه‌پیوسته برمی‌آید که این موضوع به دلیل ویژگی ذاتی انتخاب متغیرش است. به‌طور مثال معیار Addcl 1 به مشارکت متغیرها بر اساس میزان مستقل بودنشان از دیگر متغیرها وزن می‌دهد. معیار عدم تشابه جنگل تصادفی در کاربردهای گوناگونی به کار رفته‌است.
KeRF

یک نمونهٔ آموزش  {\mathcal {D}}_{n}=\{(\mathbf {X} _{i},Y_{i})\}_{i=1}^{n} از متغیرهای جفت مستقل  (\mathbf {X} ,Y) که  \operatorname {E} [Y^{2}]<\infty  روی  [0,1]^{p}\times \mathbb {R}  مفروض است. می‌خواهیم  Y را به کمک تابع رگرسیون  m(\mathbf {x} )=\operatorname {E} [Y\mid \mathbf {X} =\mathbf {x} ] پیش‌بینی کنیم. یک جنگل رگرسیون تصادفی را به صورت تجمیعی از  M درخت رگرسیون تصادفی در نظر بگیرید. حال اگر مقدار پبشبینی‌شده به ازای نقطهٔ  \mathbf {x}  را توسط درخت  jاُم با  m_{n}(\mathbf {x} ,\mathbf {\Theta } _{j}) نشان دهیم که  \mathbf {\Theta } _{1},\ldots ,\mathbf {\Theta } _{M} متغیرهای تصادفی مستقل‌اند که روی توزیع یک متغیر تصادفی  \mathbf {\Theta }  قرار دارند و از نمونهٔ  {\mathcal {D}}_{n} مستقل‌اند. این متغیر تصادفی می‌تواند برای توصیف میزان تصادفی بودنی که از splitها و فرایند نمونه‌گیری تأثیر می‌گیرد باشد. درخت‌ها برای شکل‌دادن تخمین متناهی درخت  m_{M,n}(\mathbf {x} ,\Theta _{1},\ldots ,\Theta _{M})={\frac {1}{M}}\sum _{j=1}^{M}m_{n}(\mathbf {x} ,\Theta _{j}) با هم ترکیب می‌شوند. برای درخت‌های رگرسیون داریم  m_{n}=\sum _{i=1}^{n}{\frac {Y_{i}\mathbf {1} _{\mathbf {X} _{i}\in A_{n}(\mathbf {x} ,\Theta _{j})}}{N_{n}(\mathbf {x} ,\Theta _{j})}} که A_{n}(\mathbf {x} ,\Theta _{j}) سلول دارای  \mathbf {x}  طراحی شده با میزان تصادفی بودن  \Theta _{j} و مجموعه دادهٔ  {\mathcal {D}}_{n} و  N_{n}(\mathbf {x} ,\Theta _{j})=\sum _{i=1}^{n}\mathbf {1} _{\mathbf {X} _{i}\in A_{n}(\mathbf {x} ,\Theta _{j})} است. بری ارتقای روش‌های جنگل تصادفی و بهبود تخمین‌های نادرست اسکورنت KeRF زیر را پیشنهاد داد:
{\tilde {m}}_{M,n}(\mathbf {x} ,\Theta _{1},\ldots ,\Theta _{M})={\frac {1}{\sum _{j=1}^{M}N_{n}(\mathbf {x} ,\Theta _{j})}}\sum _{j=1}^{M}\sum _{i=1}^{n}Y_{i}\mathbf {1} _{\mathbf {X} _{i}\in A_{n}(\mathbf {x} ,\Theta _{j})},
انواع

در انواع دیگری از جنگل‌های تصادفی از مدل‌های دیگری به عنوان تخمین‌گر پایه استفاده می‌شود. به‌طور مثال رگرسیون لوجستیک چندجمله‌ای و دسته‌بند بیز ساده.
مزایا

در میان ابزارهای پشتیبانی تصمیم، درخت تصمیم و دیاگرام تصمیم دارای مزایایی هستند:
فهم ساده: هر انسان با اندکی مطالعه و آموزش می‌تواند، طریقه کار با درخت تصمیم را بیاموزد.
کار کردن با داده‌های بزرگ و پیچیده: درخت تصمیم در عین سادگی می‌تواند با داده‌های پیچیده به راحتی کار کند و از روی آن‌ها تصمیم بسازد.
استفاده مجدد آسان: در صورتی که درخت تصمیم برای یک مسئله ساخته شد، نمونه‌های مختلف از آن مسئله را می‌توان با آن درخت تصمیم محاسبه کرد.
قابلیت ترکیب با روش‌های دیگر: نتیجه درخت تصمیم را می‌توان با تکنیک‌های تصمیم‌سازی دیگر ترکیب کرده و نتایج بهتری به‌دست‌آورد.
معایب

با آنکه جنگل‌های تصادفی عموام به دقت بالاتری نسبت به یک درخت تصمیم می‌رسند، اما آن‌ها ویژگی ذاتی قابل‌تفسیر بودن موجود در درخت‌های تصمیم را ندارند. درخت‌های تصمیم در میان گروه نسبتاً کوچکی از مدل‌های یادگیری ماشین هستند که به سادگی تفسیر می‌شوند. تفسیرپذیری یکی از مورداستقبال‌ترین ویژگی‌های یک مدل است. این مدل‌ها به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که از واقع‌گرایانه بودن تصمیماتی که مدل می‌گیرد اطمینان حاصل کنند و همچنین به کاربران اطمینان بیشتری در اعتماد به تصمیمات گرفته‌شده توسط مدل را می‌دهد. به علاوه، در مسائل با متغیرهای categorical متعدد، جنگل تصمیم ممکن است نتواند دقت مدل پایه را افزایش دهد. به‌طور کلی در حالاتی که با افزایش تعداد یک تخمین‌گر نتوان به دقت بهتری رسید استفاده از آن توجیهی ندارد.
مثال ۱

درخت تصمیم در بهینه‌سازی مشارکت اوراق بهادار مورد استفاده قرار گیرد. مثال زیر اوراق بهدار ۷ طرح مختلف را نشان می‌دهد. شرکت ۱۰۰۰۰۰۰۰۰ برای کل سرمایه‌گذاری‌ها دارد. خطوط پر رنگ نشان دهنده بهترین انتخاب است که موارد ۱، ۳، ۵، ۶ و۷ را در بر می‌گیرد و هزینه‌ای برابر ۹۷۵۰۰۰۰ دارد و سودی برابر ۱۶۱۷۵۰۰۰ برای شرکت فراهم می‌کند. مابقی حالات یا سود کمتری دارد یا هزینه بیشتری می‌طلبد.
مثال ۲

در بازی بیست سؤالی، بازیکن باید یک درخت تصمیم در ذهن خود بسازد که به خوبی موارد را از هم جدا کند تا با کمترین سؤال به جواب برسد. در صورتی بازیکن به جواب می‌رسد که درخت ساخته شده بتواند به خوبی موارد را از هم جدا کند.
امپراتور کوآن

امپراتور کوان (به ژاپنی: 孝安天皇؛ کوان تِننو) همچنین به عنوان أوهو یاماتو تاراشیکو کونیوسی هیتو نو میکوتو نیز، شناخته می‌شود، ششمین امپراتور ژاپن بود، که با توجه به نظم سنتی جانشینی به این منصب رسید. هیچ‌گونه تاریخ مشخصی نمی‌تواند به زندگی این امپراتور اختصاص داده شود، اما قاعدتاً وی در حدفاصل سال‌های ۳۹۲ تا ۲۹۱ قبل از میلاد، فرمانروای ژاپن در نظر گرفته می‌شود.
اطلاعات بسیار کمی در مورد این امپراتور به دلیل کمبود مواد در دسترس برای بررسی و مطالعه بیشتر. کوان در میان مورخان به عنوان یک «امپراتور افسانه ای» شناخته می‌شود زیرا وجود واقعی او مورد مناقشه است. در «کوجیکی» چیزی غیر از نام و شجره نامه او وجود ندارد. ظاهراً سلطنت کوان در سال ۳۹۳ قبل از میلاد آغاز شد، او یک زن و دو پسر داشت و بیش از ۱۰۰ سال سلطنت کرد تا اینکه در سال ۲۹۱ قبل از میلاد در سن ۱۳۷ سالگی درگذشت. یکی از پسرانش ظاهراً امپراتور کوریه شد.
به‌طور سنتی به عنوان آخرین امپراتور دوره جومون پذیرفته می‌شود که در ۳۰۰ قبل از میلاد به پایان رسید.