Random Forests

Що таке випадковий ліс?

Випадковий ліс - це підхід ML для вирішення проблем класифікації та регресії. Він використовує ансамблеве навчання - метод вирішення складних завдань шляхом інтеграції багатьох класифікаторів.

Багато дерев рішень складають алгоритм випадкового лісу. Для навчання "лісу", сформованого методом випадкового лісу, використовуються мішки або бутстрап-агрегація. Агрегація - це мета-алгоритм, який підвищує точність методів машинного навчання, групуючи їх разом.

Алгоритм визначає результат на основі прогнозів дерева рішень. Він прогнозує шляхом усереднення результатів різних дерев. Зі збільшенням кількості дерев точність прогнозу зростає.

Недоліків алгоритму дерева рішень можна уникнути, використовуючи метод випадкового лісу. Це підвищує точність, зменшуючи при цьому надмірне використання набору даних. Він генерує прогнози, не вимагаючи великої кількості налаштувань пакета.

Дерево рішень та випадковий ліс

Фундаментальна відмінність між деревом рішень та алгоритмами випадкового лісу полягає в тому, що останні випадковим чином визначають кореневі вузли та відокремлюють вузли. Метод мішків використовується випадковим лісом для генерації необхідного прогнозу.

Замість того, щоб використовувати одну вибірку даних, пакування передбачає використання багатьох вибірок. Навчальний набір даних - це набір спостережень і атрибутів, які використовуються для прогнозування. Залежно від навчальних даних, наданих алгоритму випадкового лісу, дерева рішень дають різні результати. Ці результати будуть оцінюватися, і той, що отримає найкращу оцінку, буде обраний як кінцевий продукт.

Регресія та класифікація

За принципом простої регресії слідує регресія випадкового лісу. У моделі випадкового лісу передаються значення залежних (ознак) і незалежних змінних.

Регресії випадкових лісів можна виконувати в різних системах, включаючи R, Python і SAS. Кожне дерево в регресії випадкового лісу робить унікальний прогноз. Результатом регресії є середній прогноз окремих дерев. Це на відміну від класифікації випадкового лісу, яка визначає результат на основі класу дерева рішень.

Хоча поняття регресії випадкового лісу та лінійної регресії схожі, їхні цілі відрізняються. y=bx + c - це формула лінійної регресії, де y - залежна змінна, x - незалежна змінна, b - оцінюваний параметр, а c - константа. Функція складної регресії випадкового лісу схожа на функцію чорного ящика.

З іншого боку, класифікація у випадкових лісах використовує ансамблеву техніку для отримання бажаного результату. Різні дерева рішень навчаються за допомогою навчальних даних. Цей набір даних містить спостереження та характеристики, які будуть обрані випадковим чином при поділі вузлів.

У системі дощових лісів використовуються різні дерева рішень. У дереві рішень є три типи вузлів: вузли рішень, вузли листків і кореневі вузли. Листовий вузол кожного дерева представляє кінцевий результат, отриманий за допомогою цього конкретного дерева рішень. Кінцевий продукт обирається за допомогою процедури голосування більшістю голосів. У цій ситуації кінцевим результатом системи дощових лісів є результат, обраний більшістю дерев рішень.

Ключові висновки

• Він здатний як до регресії, так і до класифікації.
• Випадковий ліс генерує точні прогнози, прості для сприйняття.
• Він здатний ефективно обробляти величезні набори даних.
• Для використання випадкового лісу потрібні додаткові обчислювальні ресурси.
• У порівнянні з алгоритмом дерева рішень він займає більше часу.
• У порівнянні з методом дерева рішень алгоритм випадкового лісу більш точний у прогнозуванні результатів.

Алгоритм тропічних лісів - це зручний та адаптивний метод машинного навчання. Він використовує ансамблеве навчання, щоб допомогти бізнесу впоратися з проблемами регресії та класифікації.

Цей підхід корисний для розробників, оскільки усуває проблему перебору наборів даних. Це дуже корисний інструмент для створення точних прогнозів у прийнятті стратегічних рішень у бізнесі.