Огляд випадкового алгоритму лісу
Алгоритми - це набір кроків, які слід виконати, щоб зробити складний розрахунок для вирішення задач. Алгоритми створені для вирішення проблем машинного навчання. Випадковий лісовий алгоритм - один з таких алгоритмів, який використовується для машинного навчання. Він використовується для тренування даних на основі раніше поданих даних та прогнозування можливого результату в майбутньому. Це дуже популярний і потужний алгоритм машинного навчання.
Розуміння алгоритму випадкових лісів
Алгоритм випадкових лісів заснований на контрольованому навчанні. Його можна використовувати як для регресії, так і для проблем класифікації. Як випливає з назви, Random Forest можна розглядати як набір алгоритму дерев декількох рішень з випадковим відбором. Цей алгоритм зроблений для усунення недоліків алгоритму дерева рішень.
Випадковий ліс - це поєднання ідеї Бреймана про «мішковину» та випадкового вибору ознак. Ідея полягає в тому, щоб зробити прогноз точним, беручи середній або режим виведення декількох дерев рішень. Чим більше число дерев рішень вважатиметься, тим точнішим буде результат.
Робота з випадкових лісів:
Щоб зрозуміти функціонування випадкового лісу, спочатку нам потрібно зрозуміти, як працює дерево рішень, оскільки ліс випадкових випадків заснований на деревах рішень.
Дерево рішень-
Це простий, але популярний алгоритм, який дотримується підходу зверху вниз. Кожен вузол у дереві рішень представляє атрибут, а лист представляє результат. Гілки, які зв'язують вузли з листям, - це рішення або правила прогнозування. Корінний вузол - це атрибут, який найкраще описує навчальний набір даних. Таким чином, загальний процес діаграмований на деревоподібну структуру.
Обмеження Дерева рішень: Це, як правило, перевищує навчальний набір даних. Отже, при використанні з тестом або різними результатами набору даних можуть бути різними. Це призводить до поганих рішень. Дерева можуть бути нестабільними, оскільки незначна зміна даних може призвести до зовсім іншого дерева.
Випадковий ліс використовує метод забою, щоб отримати бажаний результат. Концепція полягає у застосуванні алгоритму дерева рішень на наборі даних, але кожен раз з різними зразками навчальних даних. Вихід цих дерев рішень буде різним і може бути упередженим на основі даних тренувань, що подаються в алгоритм. Отже, кінцевий результат можна прийняти як середній або режим виходу окремого дерева рішень. Отже, дисперсію можна зменшити. Відбір проб може бути здійснений із заміною. Результати дерев рішень класифікуються, і той, який має найвищий ранг, буде кінцевим результатом випадкових лісів. Таким чином, отриманий вихід буде менш упередженим та стабільнішим.
Важливість алгоритму випадкових лісів:
- Випадковий лісовий алгоритм може використовуватися як для регресійної, так і для класифікаційної моделей машинного навчання.
- Він також може обробляти відсутні дані в наборі даних.
- На відміну від дерева рішень, воно не перевищує модель і може використовуватися і для категоричних змінних. Випадковий ліс додає моделі випадковість.
- На відміну від дерев рішень, замість пошуку єдиної найважливішої особливості для побудови дерева рішень навколо, він шукає найкращу функцію, використовуючи випадковий підмножину функцій для дерев.
- А потім генерувати вихід на основі найбільш ранжуваного виводу дерев рішень підмножини.
Приклад реального життя
Припустимо, дівчина на ім'я Ліза хоче завести книгу, тому вона пішла до одного зі своїх друзів Девіда і попросити його пропозицію. Він запропонував Лізі книгу за мотивами письменника, якого вона прочитала. Так само вона пішла до кількох друзів за їхніми пропозиціями, і за жанром, автором та видавцем вони запропонували деякі книги. Вона склала список із цього. Потім вона придбала книгу, яку запропонувала більшість її друзів.
Припустимо, що її друзі є деревом рішень та жанром, автором, видавцем тощо, що є особливостями даних. Отже, Ліза, що йде до різних друзів, є представленням різних дерев рішень. Тому вихід алгоритму - це книга, яка отримала більшість голосів.
Довільні алгоритми лісових програм:
- Алгоритм випадкових лісів використовується у багатьох сферах, таких як банківська справа, електронна комерція, медицина, фондовий ринок тощо.
- У банківській справі він використовується для визначення лояльних клієнтів та шахрайських клієнтів. Він використовується для визначення того, який клієнт зможе повернути позику. Тому що в банківській справі дуже важливо видавати позики лише тим клієнтам, які зможуть її вчасно сплатити. Також випадковий ліс використовується для прогнозування, чи замовник шахрайський чи ні. Зростання банку залежить від такого типу прогнозування.
- У лікарській галузі випадковий ліс використовується для діагностики захворювання на підставі медичних записів пацієнтів.
- На фондовому ринку випадковий ліс використовується для ідентифікації ринку та поведінки акцій.
- У галузі електронної комерції цей алгоритм використовується для прогнозування переваг замовника на основі минулої поведінки.
Перевага:
- Як було сказано вище, алгоритм випадкових лісів може використовуватися як для регресії, так і для класифікації типу проблеми. Він простий у використанні. Перенастроювання набору даних не є проблемою в алгоритмі випадкових лісів.
- З його допомогою можна визначити найважливішу особливість серед доступних функцій. За допомогою гіперпараметра часто виробляються хороші прогнози, і це зрозуміти дуже просто.
- Випадковий ліс відрізняється високою точністю, гнучкістю та меншою дисперсією.
Недолік:
- Зі збільшенням кількості дерев алгоритм стає повільним і неефективним в обробці сценаріїв реального часу.
- Випадковий ліс забирає більше часу в порівнянні з деревом рішень.
- Також потрібно більше ресурсів для обчислення.
Приклади: Компанії використовують алгоритми машинного навчання, щоб краще зрозуміти своїх клієнтів та розвивати свій бізнес. Алгоритм випадкового лісу може бути використаний для розуміння переваг замовника. Він також може бути використаний для прогнозування ймовірності придбання людиною певного товару. Припустимо, враховуючи такі особливості, як вага, зріст, колір, середній показник, витрата палива та ін транспортного засобу, компанія може передбачити, буде він успішним продуктом на ринку чи ні. З його допомогою можна визначити фактори, що зумовлюють високі продажі.
Висновок:
Алгоритм випадкових лісів простий у використанні та ефективний алгоритм. Він може передбачити з високою точністю, і тому він дуже популярний.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом до алгоритму випадкових лісів. Тут ми обговорюємо роботу, розуміння, важливість, застосування, переваги та недоліки алгоритму випадкових лісів. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Що таке алгоритм?
- Алгоритм наївного Байєса
- Що таке жадібний алгоритм?
- Що таке озеро даних?
- Найчастіше використовувані методи ансамблевого навчання