Introducción al algoritmo de bosque aleatorio: funciones, aplicaciones y beneficios

Random Forest es un algoritmo de IA convencional que tiene un lugar con la estrategia de aprendizaje regulado. Puede usarse para problemas de clasificación y regresión en ML. Depende de la idea de aprendizaje conjunto, que es un ciclo de unión de numerosos clasificadores para abordar un problema complejo y mejorar la presentación del modelo.

Como sugiere el nombre, "Random Forest es un clasificador que contiene diferentes árboles de decisión en varios subconjuntos del conjunto de datos dado y toma lo típico para mejorar la precisión perceptiva de ese conjunto de datos".

En lugar de depender de un árbol de decisión, el bosque aleatorio toma la cifra de cada árbol y la somete a la mayor parte de los votos de los deseos, y predice el último rendimiento. El número más notable de árboles en el bosque provoca una mayor precisión y previene el problema del sobreajuste.

Presunciones para Random Forest

Dado que el bosque aleatorio consolida varios árboles para anticipar la clase del conjunto de datos, es concebible que algunos árboles de elección puedan prever el rendimiento correcto, mientras que otros no. Sin embargo, juntos, todos los árboles anticipan el rendimiento adecuado. De esta manera, a continuación se presentan dos presunciones para un clasificador de bosque aleatorio superior:

• Debe haber algunas cualidades reales en la variable componente de un conjunto de datos con el objetivo de que el clasificador pueda prever resultados precisos en lugar de un resultado especulado.
• Los pronósticos de cada árbol deben tener conexiones bajas.

Leer: Preguntas de la entrevista del árbol de decisión

¿Por qué utilizar Random Forest?

Los siguientes son algunos enfoques que aclaran por qué debemos usar el algoritmo de bosque aleatorio :

• Requiere cierta inversión cuando se contrasta con diferentes algoritmos.
• En cualquier caso, predice el rendimiento con alta precisión para el enorme conjunto de datos que ejecuta productivamente.
• También puede mantener la precisión cuando falta una gran cantidad de información.

Clasificador vs. regresor

Un clasificador de bosque aleatorio trabaja con información que tiene marcas discretas o también llamada clase.

Ejemplo: un paciente está experimentando un crecimiento maligno o no, un individuo está calificado para recibir crédito o no, y así sucesivamente.

Un regresor de bosque aleatorio trabaja con información que tiene un rendimiento numérico o continuo, y las clases no pueden caracterizarlas.

Ejemplo: El costo de las casas, la producción de leche de los bovinos, el salario bruto de las organizaciones, etc.

¿Cómo funciona el algoritmo de bosque aleatorio?

Trabajos forestales aleatorios en dos etapas; inicialmente, el objetivo es hacer el bosque aleatorio uniendo N árboles de elección, y segundo es hacer expectativas para cada árbol creado en el escenario principal.

El ciclo de trabajo se puede aclarar en los pasos y el gráfico a continuación:

Paso 1 : Seleccionar información K aleatoria se centra en el conjunto de preparación.

Paso 2 : construya los árboles de elección relacionados con los enfoques de información elegidos (Subconjuntos).

Paso 3 : elija el número N para los árboles de elección que necesita fabricar.

Paso 4: Repita los pasos 1 y 2.

Paso 5 : para obtener nuevos enfoques de información, busque los pronósticos de cada árbol de elección y asigne los nuevos enfoques de información a la clase que gana la mayor parte de los votos.

Ejemplo: supongamos que hay un conjunto de datos que contiene numerosas imágenes de productos orgánicos. En este sentido, este conjunto de datos se entrega al clasificador de bosque aleatorio. El conjunto de datos se divide en subconjuntos y se asigna a cada árbol de elección.

Durante la etapa de preparación, cada árbol de elección crea un resultado de pronóstico. Cuando ocurre otro punto de información, en ese punto, dependiendo de la mayoría de los resultados, el clasificador de bosque aleatorio predice una conclusión oficial. Considere la siguiente imagen:

Lea también: Tipos de algoritmo de clasificación

Utilizaciones de Random Forest

Hay principalmente cuatro áreas donde generalmente se utiliza el bosque aleatorio:

• Banca : el área bancaria generalmente utiliza este algoritmo para la prueba distintiva de riesgo crediticio.
• Medicamentos: con la ayuda de este algoritmo, se pueden reconocer los patrones de enfermedad y los peligros de la enfermedad.
• Uso del suelo: podemos reconocer las regiones de uso del suelo comparativo mediante este algoritmo.
• Promoción: los patrones de marketing se pueden reconocer utilizando este algoritmo.

Beneficios del bosque aleatorio

• Supera el problema del sobreajuste promediando o uniendo las consecuencias de varios árboles de elección.
• Los bosques aleatorios funcionan mejor para una gran cantidad de datos que un árbol de elección solitario.
• El bosque aleatorio tiene menos cambios en ese punto que un solo árbol de elección.
• Los bosques aleatorios son verdaderamente adaptables y tienen una alta precisión.
• El escalado de información no necesita un algoritmo de bosque aleatorio . Mantiene una gran precisión incluso después de dar información sin escalar.
• Los algoritmos de bosque aleatorio mantienen una precisión increíble, incluso falta un grado colosal de los datos.

Desventajas Puntos de Random Forest

• Random forest está equipado para realizar tareas de clasificación y regresión.
• Está equipado para cuidar enormes conjuntos de datos con alta dimensionalidad.
• Mejora la precisión del modelo y evita el problema de sobreajuste.
• La naturaleza multifacética es el perjuicio principal de los algoritmos de bosque aleatorio .
• El desarrollo de bosques aleatorios es mucho más difícil y tedioso que los árboles de elección.
• Se necesitan más activos computacionales para actualizar el algoritmo de bosque aleatorio .
• Es menos intuitivo si tenemos una gran variedad de árboles de elección.
• El ciclo de expectativas que utiliza bosques aleatorios es muy tedioso de examinar con diferentes algoritmos.

Debilidad del bosque aleatorio

Si bien el bosque aleatorio se puede utilizar tanto para tareas de caracterización como de recaída, no es más apropiado para tareas de regresión.

Conclusión

El bosque aleatorio funciona admirablemente cuando intentamos evadir el sobreajuste al construir un árbol de elección. Asimismo, funciona bien cuando la información contiene factores claros. Otros algoritmos como la recaída estratégica pueden vencer con respecto a los factores numéricos, pero cuando se trata de decidirse por una elección que depende de las condiciones, el bosque aleatorio es la decisión ideal.

Depende del investigador alterar los límites para mejorar la precisión. Con frecuencia hay menos posibilidad de sobreajuste ya que utiliza una metodología basada en estándares. Sin embargo, una vez más, depende de la información y del examinador para elegir el mejor algoritmo.

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