Katsaus satunnaisen metsän algoritmiin

Algoritmit ovat joukko vaiheita, joita seurataan monimutkaisen laskelman tekemiseksi ongelmien ratkaisemiseksi. Algoritmit luodaan koneoppimisongelmien ratkaisemiseksi. Satunnainen metsäalgoritmi on yksi tällainen algoritmi, jota käytetään koneoppimisessa. Sitä käytetään tietojen kouluttamiseen aiemmin syötetyn tiedon perusteella ja tulevaisuuden mahdollisen tuloksen ennustamiseen. Se on erittäin suosittu ja tehokas koneoppimisalgoritmi.

Satunnaisen metsän algoritmin ymmärtäminen

Satunnainen metsäalgoritmi perustuu ohjattuun oppimiseen. Sitä voidaan käyttää sekä regressio- että luokitteluongelmiin. Kuten nimestä voi päätellä, Random Forestia voidaan pitää kokoelmana useiden päätöspuiden algoritmia satunnaisotannalla. Tämä algoritmi on tarkoitettu poistamaan päätöksentekopuun algoritmin puutteet.

Satunnainen metsä on yhdistelmä Breimanin ”pussitus” -ideaa ja satunnaista valikoimaa ominaisuuksia. Ajatuksena on tehdä ennuste tarkkaksi ottamalla keskiarvo tai tila usean päätöksenteon puiden tuotoksesta. Mitä suurempi päätöspuiden lukumäärä katsotaan, sitä tarkempi tulos on.

Random Forestin työskentely:

Satunnaisen metsän toiminnan ymmärtämiseksi meidän on ensin ymmärrettävä päätöksentekopuun toiminta, koska Satunnainen metsä perustuu päätöksentekopuihin.

Päätöspuu-

Se on yksinkertainen mutta suosittu algoritmi, joka seuraa ylhäältä alas -lähestymistapaa. Jokainen päätöspuun solmu edustaa ominaisuutta ja lehti edustaa tulosta. Oksat, jotka linkittävät solmut lehtiin, ovat ennustamispäätökset tai -säännöt. Juurisolmu on ominaisuus, joka kuvaa parhaiten harjoitustiedot. Siten koko prosessi kaaviotaan puumaiseksi rakenteeksi.

Päätöksen puun rajoitukset: Sillä on taipumus olla liian suuri harjoitustietosarjaan. Siksi testin tai erilaisten tietojoukkojen kanssa käytettäessä tulokset voivat olla erilaisia. Se johtaa huonoihin päätöksiin. Puut voivat olla epävakaita, koska pieni muutos tiedoissa voi johtaa täysin erilaiseen puuhun.

Satunnainen metsä käyttää pakkausmenetelmää halutun tuloksen saavuttamiseksi. Konseptina on soveltaa päätöksentekopuun algoritmia tietojoukossa, mutta joka kerta erilaisilla harjoitustietojen näytteillä. Näiden päätöspuiden tulokset ovat erilaisia ​​ja ne voivat olla puolueellisia algoritmiin syötettyjen koulutustietojen perusteella. Joten lopullista lähtöä voidaan pitää yksittäisen päätöspuun tuoton keskiarvona tai moodina. Täten varianssi voidaan vähentää. Näytteenotto voidaan suorittaa korvaamalla. Päätöksen puiden tuotokset sijoitetaan ja korkeimmalla sijoituksella saadaan Random Forestin lopputulos. Siten saatu lähtö on vähemmän puolueellinen ja stabiilimpi.

Satunnaisen metsän algoritmin merkitys:

  • Satunnaista metsäalgoritmia voidaan käyttää sekä koneoppimisen regressio- että luokittelumalleihin.
  • Se voi myös käsitellä puuttuvia arvoja tietojoukossa.
  • Toisin kuin päätöksentekopuu, se ei liioittele mallia, ja sitä voidaan käyttää myös kategorisiin muuttujiin. Satunnainen metsä lisää mallille satunnaisuutta.
  • Toisin kuin päätöspuut, sen sijaan, että se etsisi tärkeintä ominaisuutta päätöksentekopuun rakentamiseksi, se etsii parasta ominaisuutta käyttämällä satunnaista osajoukkoa puille.
  • Ja sitten tuottaa ulostulon alajoukkopäätöspuiden parhaiten sijoitetun tuotoksen perusteella.

Tosielämän esimerkki

Oletetaan, että tyttö, jonka nimi on Lisa, haluaa aloittaa kirjan, joten hän meni ystävänsä Davidin luo pyytämään hänen ehdotustaan. Hän ehdotti Lisalle kirjaa, jonka hän kirjoitti lukeneeseen kirjoittajaan. Samoin hän meni muutamien muiden ystävien puoleen ehdotuksistaan ​​ja perustui genreen, kirjailijaan ja kustantajaan, jota he ehdottivat joitain kirjoja. Hän teki siitä luettelon. Sitten hän osti kirjan, jota useimmat hänen ystävänsä olivat ehdottaneet.

Oletetaan, että hänen ystävänsä ovat päätöksentekopuu ja genre, kirjailija, kustantaja jne. Ovat datan ominaisuuksia. Siksi Lisa käyminen eri ystävien kanssa on edustaa erilaisia ​​päätöspuita. Siksi algoritmin tulos on kirja, joka sai suurimman osan äänistä.

Random Forest Algorithm -sovellukset:

  • Satunnaista metsäalgoritmia käytetään monilla aloilla, kuten pankkitoiminnassa, sähköisessä kaupankäynnissä, lääketieteessä, osakemarkkinoilla jne.
  • Pankkitoiminnassa sitä käytetään määrittämään kanta-asiakas- ja petosasiakkaat. Sitä käytetään selvittämään, mikä asiakas pystyy maksamaan lainan takaisin. Koska pankkitoiminnassa on erittäin tärkeää antaa lainoja vain niille asiakkaille, jotka pystyvät maksamaan sen ajoissa. Lisäksi satunnaista metsää käytetään ennustamaan, onko asiakas vilpillinen. Pankin kasvu riippuu tällaisesta ennusteesta.
  • Lääkealalla satunnaista metsää käytetään taudin diagnosointiin potilaiden aiempien lääketieteellisten tietojen perusteella.
  • Osakemarkkinoilla satunnaista metsää käytetään tunnistamaan markkinat ja osakekäyttäytyminen.
  • Verkkokaupan alalla tätä algoritmia käytetään ennustamaan asiakkaan mieltymykset aikaisemman käyttäytymisen perusteella.

Etu:

  • Kuten edellä mainittiin, satunnaista metsäalgoritmia voidaan käyttää sekä regression että luokituksen tyyppisiin ongelmiin. Sitä on helppo käyttää. Tietojoukon liian suuri asennus ei ole ongelma satunnaisessa metsäalgoritmissa.
  • Sitä voidaan käyttää käytettävissä olevien ominaisuuksien tärkeimmän ominaisuuden tunnistamiseen. Hyperparametrin avulla saadaan usein hyviä ennusteita, ja se on hyvin helppo ymmärtää.
  • Satunnaisella metsällä on korkea tarkkuus, joustavuus ja vähemmän varianssi.

haitta:

  • Puiden lukumäärän kasvaessa algoritmista tulee hidas ja tehoton reaaliaikaisten skenaarioiden käsittelemisessä.
  • Satunnainen metsä on aikaa vievämpi kuin päätöksentekopuu.
  • Se vaatii myös enemmän resursseja laskentaan.

Esimerkkejä: Yritykset käyttävät koneoppimisalgoritmeja ymmärtääkseen asiakkaitaan paremmin ja kasvattaakseen liiketoimintaansa. Satunnaista metsäalgoritmia voidaan käyttää ymmärtämään asiakkaan mieltymykset. Sitä voidaan käyttää myös ennustamaan todennäköisyys, että henkilö ostaa tietyn tuotteen. Oletetaan, että ajoneuvon paino, korkeus, väri, keskiarvo, polttoaineenkulutus jne. Huomioon ottaen yritys voi ennustaa, tuleeko se markkinoille menestyvä tuote vai ei. Sitä voidaan käyttää tunnistamaan tekijät, jotka ovat vastuussa korkeasta myynnistä.

johtopäätös:

Satunnainen metsäalgoritmi on helppo käyttää ja tehokas algoritmi. Se voi ennustaa erittäin tarkasti, ja siksi se on erittäin suosittu.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas Random Forest -algoritmiin. Tässä keskustellaan Random Forest -algoritmin työskentelystä, ymmärtämisestä, tärkeydestä, soveltamisesta, eduista ja haitoista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Mikä on algoritmi?
  2. Naiivi Bayes-algoritmi
  3. Mikä on ahne algoritmi?
  4. Mikä on Data Lake?
  5. Ensemble-oppimisen eniten käytettyjä tekniikoita