Introduction à l'algorithme de forêt aléatoire : fonctions, applications et avantages

Random Forest est un algorithme d'IA grand public qui a sa place dans la stratégie d'apprentissage réglementé. Il peut être utilisé à la fois pour les problèmes de classification et de régression dans ML. Cela dépend de l'idée d'apprentissage d'ensemble, qui est un cycle consistant à joindre de nombreux classificateurs pour résoudre un problème complexe et améliorer la présentation du modèle.

Comme son nom l'indique, "Random Forest est un classificateur qui contient différents arbres de décision sur divers sous-ensembles de l'ensemble de données donné et prend le typique pour améliorer la précision perceptive de cet ensemble de données."

Au lieu de s'appuyer sur un arbre de décision, la forêt aléatoire prend le chiffre de chaque arbre et le soumet à la plus grande partie des votes de désirs, et il prédit le dernier rendement. Le nombre plus notable d'arbres dans la forêt incite à une plus grande précision et prévient le problème du surajustement.

Présomptions pour la forêt aléatoire

Étant donné que la forêt aléatoire consolide divers arbres pour anticiper la classe de l'ensemble de données, il est concevable que certains arbres de choix puissent prévoir le bon rendement, tandis que d'autres non. Pourtant, ensemble, tous les arbres anticipent le bon rendement. De cette façon, ci-dessous se trouvent deux présomptions pour un classificateur de forêt aléatoire supérieur :

• Il devrait y avoir des qualités réelles dans la variable composante d'un ensemble de données dans le but que le classificateur puisse prévoir des résultats précis par opposition à un résultat spéculé.
• Les prévisions de chaque arbre doivent avoir des connexions basses.

Lire: Questions d'entretien sur l'arbre de décision

Pourquoi utiliser Random Forest ?

Voici quelques points qui clarifient pourquoi nous devrions utiliser l' algorithme de forêt aléatoire :

• Cela nécessite un certain investissement par rapport à différents algorithmes.
• Il prédit le rendement avec une grande précision, dans tous les cas, pour l'énorme ensemble de données qu'il exécute de manière productive.
• Il peut également maintenir l'exactitude lorsqu'une grande quantité d'informations est absente.

Classificateur Vs. Régresseur

Un classificateur de forêt aléatoire fonctionne avec des informations ayant des marques discrètes ou également appelées classe.

Exemple : Un patient présente ou non une croissance maligne, un individu est qualifié pour un crédit ou non, et ainsi de suite.

Un régresseur de forêt aléatoire fonctionne avec des informations ayant un rendement numérique ou incessant, et les classes ne peuvent pas les caractériser.

Exemple : Le coût des maisons, la production laitière des bovins, le salaire brut des organisations, etc.

Comment fonctionne l'algorithme de forêt aléatoire ?

La forêt aléatoire fonctionne en deux étapes; dans un premier temps, le but est de créer la forêt aléatoire en joignant N arbres de choix, et le second est de faire des attentes pour chaque arbre créé à l'étape principale.

Le cycle de travail peut être clarifié dans les étapes et le tableau ci-dessous :

Étape 1 : Sélectionnez des informations K aléatoires sur l'ensemble de préparation.

Etape-2 : Construire les arbres de choix liés aux axes d'information choisis (Sous-ensembles).

Étape-3 : Choisissez le nombre N pour les arbres de choix que vous devez fabriquer.

Étape 4 : répétez les étapes 1 et 2.

Étape 5 : Pour les nouveaux focus d'information, découvrez les prévisions de chaque arbre de choix, et allouez les nouveaux focus d'information à la classe qui succède à la plus grande partie qui vote.

Exemple : Supposons qu'il existe un ensemble de données contenant de nombreuses images de produits biologiques. Dans ce sens, cet ensemble de données est donné au classificateur de forêt aléatoire. L'ensemble de données est partitionné en sous-ensembles et attribué à chaque arbre de choix.

Lors de la phase de préparation, chaque arbre de choix crée un résultat prévisionnel. Lorsqu'un autre point d'information se produit, à ce stade, en fonction de la plupart des résultats, le classificateur de forêt aléatoire prédit une conclusion officielle. Considérez l'image suivante :

Lire aussi : Types d'algorithmes de classification

Utilisations de Random Forest

Il existe principalement quatre domaines où la forêt aléatoire est généralement utilisée :

• Banque : Le secteur bancaire utilise généralement cet algorithme pour la preuve distinctive du risque de crédit.
• Médicaments : avec l'aide de cet algorithme, les schémas de maladie et les dangers de la maladie peuvent être reconnus.
• Utilisation des terres : Nous pouvons reconnaître les régions d'utilisation des terres comparatives par cet algorithme.
• Promotion : les modèles de marketing peuvent être reconnus en utilisant cet algorithme.

Avantages de la forêt aléatoire

• Il résout le problème du surajustement en faisant la moyenne ou en joignant les conséquences de divers arbres de choix.
• Les forêts aléatoires fonctionnent admirablement pour une énorme quantité d'informations qu'un arbre de choix solitaire.
• La forêt aléatoire a moins de changement à ce stade qu'un arbre à choix unique.
• Les forêts aléatoires sont vraiment adaptables et ont une grande précision.
• La mise à l'échelle des informations n'a pas besoin d'un algorithme de forêt aléatoire . Il conserve une grande précision même après avoir donné des informations sans mise à l'échelle.
• Les algorithmes de forêts aléatoires maintiennent une précision incroyable, même un degré colossal de données manque.

Inconvénients Points de Random Forest

• La forêt aléatoire est équipée pour effectuer à la fois des entreprises de classification et de régression.
• Il est équipé pour prendre en charge d'énormes ensembles de données à haute dimensionnalité.
• Il améliore l'exactitude du modèle et prévient le problème de surajustement.
• La nature à multiples facettes est le principal mauvais service des algorithmes de forêts aléatoires .
• Le développement de forêts aléatoires est beaucoup plus difficile et fastidieux que les arbres de choix.
• Plus d'actifs informatiques sont nécessaires pour actualiser l' algorithme de forêt aléatoire .
• C'est moins instinctif dans le cas où nous avons un énorme assortiment d'arbres de choix.
• Le cycle d'attente utilisant des forêts aléatoires est très fastidieux à examiner avec différents algorithmes.

Faiblesse de Random Forest

Bien que la forêt aléatoire puisse être utilisée à la fois pour les affectations de caractérisation et de rechute, elle n'est pas plus appropriée pour les courses de régression.

Conclusion

La forêt aléatoire fonctionne admirablement lorsque nous essayons d'éviter le surajustement de la construction d'un arbre de choix. De même, cela fonctionne bien lorsque les informations contiennent des facteurs de coupe clairs. Différents algorithmes comme la rechute stratégique peuvent battre en ce qui concerne les facteurs numériques, mais lorsqu'il s'agit de choisir un choix en fonction des conditions, la forêt aléatoire est la décision idéale.

Il s'appuie sur l'enquêteur pour jouer avec les limites afin d'améliorer la précision. Il y a souvent moins de possibilité de surajustement car il utilise une méthodologie standard. Pourtant, une fois de plus, il s'appuie sur les informations et l'examinateur pour choisir le meilleur algorithme.

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