Pengantar Algoritma Hutan Acak: Fungsi, Aplikasi & Manfaat

Random Forest adalah algoritma AI mainstream yang memiliki tempat dengan strategi pembelajaran yang diatur. Ini mungkin digunakan untuk masalah Klasifikasi dan Regresi di ML. Itu tergantung pada gagasan pembelajaran ansambel, yang merupakan siklus menggabungkan banyak pengklasifikasi untuk mengatasi masalah yang rumit dan untuk meningkatkan presentasi model.

Seperti namanya, “Random Forest adalah pengklasifikasi yang berisi pohon keputusan yang berbeda pada berbagai subset dari dataset yang diberikan dan mengambil tipikal untuk meningkatkan presisi perseptif dari dataset itu.”

Alih-alih mengandalkan satu pohon keputusan, hutan acak mengambil gambar dari setiap pohon dan menjadikannya sebagai bagian terbesar dari keinginan, dan memprediksi hasil terakhir. Jumlah pohon yang lebih terlihat di hutan mendorong ketepatan yang lebih tinggi dan mencegah masalah overfitting.

Praduga untuk Hutan Acak

Karena hutan acak menggabungkan berbagai pohon untuk mengantisipasi kelas kumpulan data, dapat dibayangkan bahwa beberapa pohon pilihan dapat meramalkan hasil yang tepat, sementara yang lain mungkin tidak. Namun, bersama-sama, semua pohon mengantisipasi hasil yang tepat. Dengan cara ini, di bawah ini adalah dua asumsi untuk pengklasifikasi hutan acak yang unggul:

• Harus ada beberapa kualitas nyata dalam variabel komponen dari kumpulan data dengan tujuan bahwa pengklasifikasi dapat memperkirakan hasil yang tepat sebagai lawan dari hasil yang dispekulasikan.
• Prakiraan dari setiap pohon harus memiliki koneksi yang rendah.

Baca: Pertanyaan Wawancara Pohon Keputusan

Mengapa Memanfaatkan Hutan Acak?

Berikut adalah beberapa fokus yang menjelaskan mengapa kita harus menggunakan algoritma hutan acak :

• Ini membutuhkan beberapa investasi bila dibandingkan dengan algoritma yang berbeda.
• Ini memprediksi hasil dengan presisi tinggi, dalam hal apa pun, untuk kumpulan data besar yang dijalankan secara produktif.
• Itu juga dapat menjaga ketepatan ketika sebagian besar informasi tidak ada.

Pengklasifikasi Vs. regresi

Pengklasifikasi hutan acak bekerja dengan informasi yang memiliki tanda diskrit atau disebut juga kelas.

Contoh: Seorang pasien mengalami pertumbuhan ganas atau tidak, seseorang memenuhi syarat untuk kredit atau tidak, dan sebagainya.

Regresor hutan acak bekerja dengan informasi yang memiliki hasil numerik atau tanpa henti, dan kelas tidak dapat mengkarakterisasinya.

Contoh: Biaya rumah, produksi susu sapi, gaji kotor organisasi, dan sebagainya.

Bagaimana Algoritma Hutan Acak Bekerja?

Hutan acak bekerja dalam dua tahap; awalnya bertujuan untuk membuat random forest dengan menggabungkan N pohon pilihan, dan kedua membuat ekspektasi untuk setiap pohon yang dibuat di main stage.

Siklus kerja dapat diklarifikasi dalam langkah-langkah dan bagan di bawah ini:

Langkah-1 : Pilih informasi K acak berfokus pada set persiapan.

Langkah-2 : Bangun pohon pilihan yang terkait dengan fokus informasi yang dipilih (Subset).

Langkah-3 : Pilih nomor N untuk pohon pilihan yang perlu Anda buat.

Langkah-4: Ulangi Langkah 1 dan 2.

Langkah-5 : Untuk fokus informasi baru, temukan ramalan dari setiap pohon pilihan, dan alokasikan fokus informasi baru pada kelas yang berhasil sebagian besar memberikan suara.

Contoh: Misalkan ada dataset yang berisi banyak gambar produk organik. Sepanjang baris ini, dataset ini diberikan ke pengklasifikasi hutan acak. Dataset dipartisi menjadi subset dan diberikan ke setiap pohon pilihan.

Selama tahap persiapan, setiap pohon pilihan membuat hasil perkiraan. Ketika titik informasi lain terjadi, pada titik itu, bergantung pada sebagian besar hasil, pengklasifikasi hutan acak memprediksi kesimpulan resmi. Perhatikan gambar berikut:

Baca Juga : Jenis-Jenis Algoritma Klasifikasi

Pemanfaatan Hutan Acak

Terutama ada empat area di mana hutan acak umumnya digunakan:

• Perbankan : Area perbankan umumnya menggunakan algoritma ini untuk membedakan bukti bahaya kredit.
• Pengobatan: Dengan bantuan algoritma ini, pola penyakit dan bahaya penyakit dapat dikenali.
• Penggunaan Lahan: Kita dapat mengenali wilayah penggunaan lahan komparatif dengan algoritma ini.
• Mempromosikan: Pola pemasaran dapat dikenali dengan memanfaatkan algoritma ini.

Manfaat Hutan Acak

• Ini mengalahkan masalah overfitting dengan merata-ratakan atau menggabungkan konsekuensi dari berbagai pohon pilihan.
• Fungsi hutan acak mengagumkan untuk cakupan informasi yang sangat besar daripada pohon pilihan tunggal.
• Hutan acak memiliki lebih sedikit perubahan pada saat itu daripada pohon pilihan tunggal.
• Hutan acak benar-benar mudah beradaptasi dan memiliki presisi tinggi.
• Penskalaan informasi tidak memerlukan algoritme hutan acak . Itu menjaga presisi tinggi bahkan setelah memberikan informasi tanpa penskalaan.
• Algoritme hutan acak mempertahankan presisi yang luar biasa, bahkan tingkat data yang sangat besar pun hilang.

Poin Kekurangan dari Hutan Acak

• Hutan acak dilengkapi untuk melakukan kedua klasifikasi dan Regresi usaha.
• Ini dilengkapi untuk menangani kumpulan data yang sangat besar dengan dimensi tinggi.
• Ini meningkatkan ketepatan model dan mencegah masalah overfitting.
• Sifat multifaset adalah kerugian utama dari algoritma hutan acak .
• Pengembangan hutan acak jauh lebih sulit dan membosankan daripada pohon pilihan.
• Lebih banyak aset komputasi diperlukan untuk mengaktualisasikan algoritma hutan acak .
• Ini kurang naluriah jika kita memiliki berbagai macam pohon pilihan.
• Siklus harapan memanfaatkan hutan acak sangat membosankan dalam pengujian dengan algoritma yang berbeda.

Kelemahan Hutan Acak

Meskipun hutan acak dapat digunakan untuk tugas karakterisasi dan kambuh, itu tidak lebih sesuai untuk tugas Regresi.

Kesimpulan

Fungsi hutan acak mengagumkan ketika kita mencoba untuk menghindari overfitting dari membangun pohon pilihan. Demikian juga, ini berfungsi dengan baik ketika informasi mengandung faktor-faktor yang jelas. Algoritme yang berbeda seperti kekambuhan strategis dapat dikalahkan sehubungan dengan faktor numerik, namun ketika harus menentukan pilihan yang bergantung pada kondisi, hutan acak adalah keputusan yang ideal.

Itu bergantung pada penyelidik untuk mengacaukan batas-batas untuk meningkatkan presisi. Kemungkinan overfitting sering kali lebih kecil karena menggunakan metodologi berbasis standar. Namun, sekali lagi, itu bergantung pada informasi dan pemeriksa untuk memilih algoritma terbaik.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pohon keputusan, Pembelajaran Mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.