Einführung in den Random-Forest-Algorithmus: Funktionen, Anwendungen und Vorteile

Random Forest ist ein Mainstream-KI-Algorithmus, der einen Platz in der regulierten Lernstrategie hat. Es kann sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsprobleme in ML verwendet werden. Es hängt von der Idee des Ensemble-Lernens ab, bei dem es sich um einen Zyklus handelt, bei dem zahlreiche Klassifikatoren zusammenkommen, um ein kompliziertes Problem anzugehen und die Präsentation des Modells zu verbessern.

Wie der Name schon sagt: „Random Forest ist ein Klassifikator, der verschiedene Entscheidungsbäume für verschiedene Teilmengen des gegebenen Datensatzes enthält und das Typische verwendet, um die Wahrnehmungsgenauigkeit dieses Datensatzes zu verbessern.“

Anstatt sich auf einen Entscheidungsbaum zu verlassen, nimmt der Zufallswald die Zahl von jedem Baum und unterzieht sie dem größeren Teil der Abstimmungen von Wünschen, und er sagt den letzten Ertrag voraus. Die auffälligere Anzahl von Bäumen im Wald führt zu einer höheren Genauigkeit und beugt dem Problem der Überanpassung vor.

Annahmen für Random Forest

Da der Random Forest verschiedene Bäume konsolidiert, um die Klasse des Datensatzes vorwegzunehmen, ist es denkbar, dass einige ausgewählte Bäume den richtigen Ertrag vorhersehen, während andere dies nicht tun. Doch alle Bäume zusammen rechnen mit dem richtigen Ertrag. Auf diese Weise sind unten zwei Annahmen für einen überlegenen Random-Forest-Klassifikator aufgeführt:

• Die Komponentenvariable eines Datensatzes sollte einige echte Qualitäten aufweisen, mit dem Ziel, dass der Klassifizierer im Gegensatz zu einem spekulierten Ergebnis genaue Ergebnisse vorhersehen kann.
• Die Vorhersagen von jedem Baum müssen niedrige Verbindungen haben.

Lesen Sie: Interviewfragen zum Entscheidungsbaum

Warum Random Forest verwenden?

Im Folgenden sind einige Schwerpunkte aufgeführt, die verdeutlichen, warum wir den Random-Forest-Algorithmus verwenden sollten :

• Im Gegensatz zu anderen Algorithmen erfordert es einige Investitionen.
• Es prognostiziert auf jeden Fall den Ertrag mit hoher Präzision für den riesigen Datensatz, den es produktiv betreibt.
• Es kann auch Genauigkeit aufrechterhalten, wenn eine große Menge an Informationen fehlt.

Klassifikator Vs. Regressor

Ein Random-Forest-Klassifikator arbeitet mit Informationen, die diskrete Markierungen oder auch Klasse genannt haben.

Beispiel: Ein Patient hat ein bösartiges Wachstum oder nicht, eine Person ist für einen Kredit qualifiziert oder nicht und so weiter.

Ein Random Forest Regressor arbeitet mit Informationen, die eine numerische oder endlose Ausbeute haben, und Klassen können sie nicht charakterisieren.

Beispiel: Die Kosten für Häuser, die Milchproduktion von Rindern, die Bruttolöhne von Organisationen und so weiter.

Wie funktioniert der Random-Forest-Algorithmus?

Random Forest arbeitet in zwei Phasen; Zunächst besteht das Ziel darin, den zufälligen Wald durch Verbinden von N-Auswahlbäumen zu erstellen, und zweitens besteht das Ziel darin, Erwartungen für jeden Baum zu treffen, der in der Hauptphase erstellt wurde.

Der Arbeitszyklus kann in den folgenden Schritten und Diagrammen verdeutlicht werden:

Schritt-1 : Wählen Sie zufällige K-Informationen aus, die sich auf das Präparationsset konzentrieren.

Schritt-2 : Erstellen Sie die Auswahlbäume, die sich auf die ausgewählten Informationsschwerpunkte (Teilmengen) beziehen.

Schritt-3 : Wählen Sie die Anzahl N für Auswahlbäume, die Sie herstellen müssen.

Schritt-4: Wiederholen Sie Schritt 1 und 2.

Schritt-5 : Für neue Informationsschwerpunkte die Vorhersagen jedes Wahlbaums entdecken und die neuen Informationsschwerpunkte der Klasse zuordnen, die erfolgreich ist, wenn der größere Teil einen Stimmzettel abgibt.

Beispiel: Angenommen, es gibt einen Datensatz, der zahlreiche Bio-Produktbilder enthält. In diesem Sinne wird dieser Datensatz an den Random-Forest-Klassifikator übergeben. Der Datensatz wird in Teilmengen partitioniert und jedem Auswahlbaum gegeben.

Während der Vorbereitungsphase erstellt jeder Auswahlbaum ein Prognoseergebnis. Wenn ein weiterer Informationspunkt eintritt, sagt der Zufallswald-Klassifikator an diesem Punkt, abhängig von den meisten Ergebnissen, eine offizielle Schlussfolgerung voraus. Betrachten Sie das folgende Bild:

Lesen Sie auch: Arten von Klassifizierungsalgorithmen

Nutzungen von Random Forest

Es gibt hauptsächlich vier Bereiche, in denen Random Forest im Allgemeinen verwendet wird:

• Banking : Der Banking-Bereich verwendet diesen Algorithmus im Allgemeinen zur Unterscheidung des Kreditrisikos.
• Medikamente: Mit Hilfe dieses Algorithmus können Krankheitsbilder und Gefahren der Krankheit erkannt werden.
• Landnutzung: Durch diesen Algorithmus können wir die Regionen vergleichender Landnutzung erkennen.
• Förderung: Marketingmuster können durch die Verwendung dieses Algorithmus erkannt werden.

Vorteile von Random Forest

• Es überwindet das Problem der Überanpassung, indem es die Folgen verschiedener Auswahlbäume mittelt oder verbindet.
• Random Forests funktionieren bewundernswert für einen enormen Umfang an Informationen als ein einsamer Auswahlbaum.
• Der Random Forest hat an diesem Punkt weniger Änderungen als ein Single-Choice-Baum.
• Random Forests sind wirklich anpassungsfähig und haben eine hohe Präzision.
• Die Skalierung von Informationen erfordert keinen Random-Forest-Algorithmus . Es behält auch nach der Bereitstellung von Informationen ohne Skalierung eine hohe Genauigkeit bei.
• Random-Forest-Algorithmen halten eine unglaubliche Präzision aufrecht, selbst ein kolossaler Teil der Daten fehlt.

Nachteile Punkte von Random Forest

• Random Forest ist für die Durchführung von Klassifikations- und Regressionsaufgaben ausgestattet.
• Es ist für die Verwaltung riesiger Datensätze mit hoher Dimensionalität ausgestattet.
• Es verbessert die Genauigkeit des Modells und verhindert das Problem der Überanpassung.
• Facettenreichtum ist der primäre Nachteil von Random-Forest-Algorithmen .
• Die Entwicklung von zufälligen Wäldern ist viel schwieriger und langwieriger als Wahlbäume.
• Es werden mehr Rechenressourcen benötigt, um den Random-Forest-Algorithmus zu verwirklichen .
• Es ist weniger instinktiv, wenn wir eine riesige Auswahl an erlesenen Bäumen haben.
• Der Erwartungszyklus unter Verwendung von Random Forests ist bei der Untersuchung mit verschiedenen Algorithmen sehr mühsam.

Schwäche von Random Forest

Obwohl Random Forest sowohl für Charakterisierungs- als auch für Rückfallaufgaben verwendet werden kann, ist es nicht besser für Regressionsbesorgungen geeignet.

Fazit

Random Forest funktioniert bewundernswert, wenn wir versuchen, eine Überanpassung durch das Erstellen eines Auswahlbaums zu vermeiden. Ebenso funktioniert es gut, wenn die Informationen eindeutige Faktoren enthalten. Verschiedene Algorithmen wie Strategischer Rückfall können in Bezug auf numerische Faktoren schlagen, aber wenn es darum geht, eine bedingungsabhängige Auswahl zu treffen, ist der Random Forest die ideale Entscheidung.

Es verlässt sich darauf, dass der Ermittler mit den Grenzen herumspielt, um die Genauigkeit zu verbessern. Die Wahrscheinlichkeit einer Überanpassung ist häufig geringer, da eine auf Standards basierende Methodik verwendet wird. Doch noch einmal verlässt es sich auf die Informationen und den Prüfer, um den besten Algorithmus auszuwählen.

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