A véletlenszerű erdő algoritmus áttekintése
Az algoritmusok egy olyan lépések sorozata, amelyet komplex számítás elvégzéséhez követnek a problémák megoldásához. Algoritmusok készülnek a gépi tanulási problémák megoldására. A véletlenszerű erdő algoritmus az egyik ilyen algoritmus, amelyet a gépi tanuláshoz használnak. Az adatok kiképzésére szolgálnak az előzőleg beadott adatok alapján, és megjósolják a jövőbeni lehetséges következményeket. Ez egy nagyon népszerű és hatékony gépi tanulási algoritmus.
A véletlenszerű erdő algoritmus megértése
A véletlenszerű erdő algoritmus felügyelt tanuláson alapul. Mind regressziós, mind osztályozási problémákra felhasználható. Ahogy a neve is sugallja, a Random Forest több döntési fát tartalmazó algoritmus gyűjteményének tekinthető véletlenszerű mintavétellel. Ez az algoritmus a Döntési fa algoritmus hiányosságainak kiküszöbölésére szolgál.
A véletlenszerű erdő a Breiman „zsákoló” ötletének és a szolgáltatások véletlenszerű kiválasztásának kombinációja. Az ötlet az, hogy pontosítsa a jóslatot úgy, hogy több döntési fa outputjának átlagát vagy módját veszi figyelembe. Minél nagyobb a döntési fák száma, annál pontosabb output lesz.
Véletlenszerű erdő működése:
A véletlenszerű erdő működésének megértéséhez először meg kell értenünk a döntési fa működését, mivel a véletlenszerű erdő döntési fákra épül.
Döntési fa-
Ez egy egyszerű, de népszerű algoritmus, amely felülről lefelé mutató megközelítést követ. A döntési fa minden csomópontja egy attribútumot képvisel, a levél pedig az eredményt jelöli. Az elágazások, amelyek a csomópontokat a levelekkel összekötik, a becslés döntése vagy szabálya. A gyökér csomópont az a tulajdonság, amely a legjobban leírja az oktatási adatkészletet. Így az egész folyamatot fához hasonló struktúrává ábrázolják.
A döntési fa korlátozásai: Hagyja, hogy túlterhelje az edzési adatkészletet. Ezért teszttel vagy más adatkészlettel együtt használva az eredmények eltérőek lehetnek. Ez rossz döntésekhez vezet. A fák instabilok lehetnek, mivel az adatok kis változása teljesen más fához vezethet.
A véletlenszerű erdő a csomagolás módszerét használja a kívánt eredmény elérésére. A koncepció az, hogy a döntési fa algoritmust alkalmazza az adatkészletben, de minden alkalommal különféle mintákkal. Ezeknek a döntési fáknak a kimenete eltérő, és az algoritmushoz továbbított oktatási adatok alapján torzulhat. Tehát a végső outputot az egyes döntési fa outputjának átlagaként vagy módjaként lehet figyelembe venni. Ezért a szórás csökkenthető. A mintavétel helyettesíthető. A döntési fák outputjai rangsorolva vannak, és a legmagasabb rangú lesz a Random Forest végső eredménye. Így a kapott output kevésbé lesz elfogult és stabilabb.
A véletlenszerű erdő algoritmus fontossága:
- A véletlenszerű erdő algoritmus használható mind a gépi tanulás regressziós, mind osztályozási modelljeire.
- Az adatkészletben hiányzó értékeket is képes kezelni.
- A döntési fával ellentétben nem fog túlmúlni a modellt, és kategorikus változókhoz is használható. A véletlenszerű erdő véletlenszerűséget ad a modellhez.
- A döntési fákkal ellentétben, ahelyett, hogy a döntési fa felépítéséhez az egyik legfontosabb tulajdonságot kutatná, a fák jellemzőinek véletlenszerű részhalmazát használja a legjobb tulajdonság keresésével.
- Ezután generálja a kimenetet az alkészlet döntési fák legjobban rangsorolt kimenete alapján.
Valódi élet példa
Tegyük fel, hogy egy Lisa nevű lány el akar kezdeni egy könyvet, ezért elment David egyik barátjához, és kérdezte a javaslatát. Azt javasolta Lisa-nak egy könyvet, amelyet az író olvasott. Hasonlóképpen, néhány másik barátnál kereste meg javaslatait, és a műfaj, a szerző és a kiadó alapján néhány könyvet javasolt. Ebből egy listát készített. Aztán vásárolt egy könyvet, amelyet a legtöbb barátja javasolt.
Tegyük fel, hogy barátai döntési fa és műfaj, szerző, kiadó stb. Az adatok jellemzői. Ezért Lisa a különböző barátokhoz való eljutása a különböző döntési fák ábrázolása. Ezért az algoritmus eredménye a könyv, amely a legtöbb szavazatot kapott.
Véletlenszerű erdő algoritmus alkalmazások:
- A véletlenszerű erdő algoritmust sok olyan területen használják, mint a bank, az e-kereskedelem, az orvostudomány, a tőzsde stb.
- A banki szolgáltatások során a hűséges ügyfelek és a csaló ügyfelek meghatározására szolgál. Annak felismerésére szolgál, hogy mely ügyfelek képesek visszafizetni a kölcsönt. Mivel a banki szolgáltatásokban nagyon fontos, hogy csak azoknak az ügyfeleknek adjon ki kölcsönt, akik képesek lesznek időben megfizetni. Ezenkívül egy véletlenszerű erdő segítségével megjósolható, hogy az ügyfél csaló-e vagy sem. A bank növekedése az ilyen típusú előrejelzéstől függ.
- A gyógyászati területen a véletlenszerű erdőt használják a betegség diagnosztizálására, a betegek múltbeli egészségügyi adatai alapján.
- A tőzsdén a véletlenszerű erdőt használják a piac és az állomány viselkedésének azonosítására.
- Az e-kereskedelem területén ezt az algoritmust használják az ügyfél preferenciájának előrejelzésére a múltbeli viselkedés alapján.
Előny:
- Mint fentebb említettük, a véletlenszerű erdő algoritmus felhasználható mind a probléma regressziójára, mind osztályozására. Könnyen kezelhető. Az adatkészlet túlteljesítése nem jelent problémát a véletlenszerű erdő algoritmusban.
- Használható a rendelkezésre álló szolgáltatások közül a legfontosabb jellemző azonosítására. A hiperparaméter használatával gyakran jó előrejelzések készülnek, és nagyon egyszerű megérteni.
- A véletlenszerű erdő nagy pontosságú, rugalmas és kevesebb szórású.
Hátrány:
- A fák számának növekedésével az algoritmus lassú és hatástalan lesz a valós idejű forgatókönyvek kezelésében.
- A véletlenszerű erdő időigényesebb a döntési fához képest.
- Ez további erőforrásokat igényel a számításhoz.
Példák: A vállalatok gépi tanulási algoritmusokat használnak, hogy jobban megértsék ügyfeleiket és bővítsék vállalkozásukat. A véletlenszerű erdő algoritmus felhasználható az ügyfél preferencia megértésére. Arra is fel lehet használni, hogy megjósolják annak valószínűségét, hogy egy személy vásárol egy bizonyos terméket. Tegyük fel, hogy olyan jellemzőkkel, mint a jármű tömege, magassága, szín, átlag, üzemanyag-fogyasztás stb., A vállalat meg tudja mondani, hogy sikeres termék lesz-e a piacon. Használható a magas eladásokért felelős tényezők azonosítására.
Következtetés:
A véletlenszerű erdő algoritmus egyszerűen használható és hatékony algoritmus. Nagy pontossággal képes megjósolni, ezért nagyon népszerű.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Random Forest algoritmushoz. Itt a Random Forest algoritmus működését, megértését, fontosságát, alkalmazását, előnyeit és hátrányait tárgyaljuk. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi az algoritmus?
- Naiv Bayes algoritmus
- Mi az a kapzsi algoritmus?
- Mi az a Data Lake?
- Az együttesek tanulásának leggyakrabban használt technikái