Introduzione all'algoritmo della foresta casuale: funzioni, applicazioni e vantaggi

Random Forest è un algoritmo di intelligenza artificiale tradizionale che ha un posto con la strategia di apprendimento regolamentata. Potrebbe essere utilizzato sia per problemi di classificazione che di regressione in ML. Dipende dall'idea di apprendimento d'insieme, che è un ciclo di unione di numerosi classificatori per affrontare una questione intricata e per migliorare la presentazione del modello.

Come suggerisce il nome, "Random Forest è un classificatore che contiene diversi alberi decisionali su vari sottoinsiemi del set di dati dato e prende il tipico per migliorare la precisione percettiva di quel set di dati".

Invece di fare affidamento su un albero decisionale, la foresta casuale prende la figura da ogni albero e la sottopone alla maggior parte dei voti dei desideri e prevede l'ultimo raccolto. Il numero più evidente di alberi nella foresta richiede una maggiore esattezza e previene il problema dell'overfitting.

Presupposti per la foresta casuale

Poiché la foresta casuale consolida vari alberi per anticipare la classe del set di dati, è ipotizzabile che alcuni alberi scelti possano prevedere la resa giusta, mentre altri no. Eppure, insieme, tutti gli alberi anticipano la giusta resa. In questo modo, sotto ci sono due presupposti per un classificatore di foresta casuale superiore:

• Dovrebbero esserci alcune qualità reali nella variabile componente di un set di dati con l'obiettivo che il classificatore possa prevedere risultati precisi anziché un risultato speculato.
• Le previsioni di ogni albero devono avere connessioni basse.

Leggi: Domande di intervista sull'albero decisionale

Perché utilizzare la foresta casuale?

Di seguito sono riportati alcuni focus che chiariscono il motivo per cui dovremmo utilizzare l' algoritmo della foresta casuale :

• Richiede alcuni investimenti se confrontato con algoritmi diversi.
• Predice la resa con alta precisione, in ogni caso, per l'enorme set di dati che gestisce in modo produttivo.
• Può anche mantenere l'esattezza quando manca un'enorme quantità di informazioni.

Classificatore vs. Regressore

Un classificatore di foresta casuale funziona con informazioni che hanno segni discreti o anche chiamate classe.

Esempio: un paziente sta vivendo una crescita maligna o meno, un individuo è qualificato per il credito o meno e così via.

Un regressore forestale casuale lavora con informazioni che hanno una resa numerica o incessante e le classi non possono caratterizzarle.

Esempio: il costo delle case, la produzione di latte dei bovini, la retribuzione lorda delle organizzazioni e così via.

Come funziona l'algoritmo della foresta casuale?

La foresta casuale funziona in due fasi; inizialmente, l'obiettivo è creare la foresta casuale unendo N alberi scelti, e in secondo luogo, creare aspettative per ogni albero creato nella fase principale.

Il ciclo di lavoro può essere chiarito nei passaggi e nella tabella sottostanti:

Passaggio 1 : selezionare le informazioni K casuali incentrate sul set di preparazione.

Fase 2 : costruire gli alberi di scelta relativi ai focus informativi scelti (sottoinsiemi).

Passaggio 3 : scegli il numero N per gli alberi scelti che devi fabbricare.

Passaggio 4: ripetere i passaggi 1 e 2.

Passaggio 5 : per nuovi focus informativi, scopri le previsioni di ogni albero delle scelte e alloca i nuovi focus informazioni sulla classe che riesce a votare la maggior parte delle volte.

Esempio: supponiamo che esista un set di dati che contiene numerose immagini di prodotti biologici. In questo senso, questo set di dati viene assegnato al classificatore di foresta casuale. Il set di dati è suddiviso in sottoinsiemi e assegnato a ogni albero di scelta.

Durante la fase di preparazione, ogni albero di scelta crea un risultato di previsione. Quando si verifica un altro punto informativo, a quel punto, in base alla maggior parte dei risultati, il classificatore forestale casuale prevede una conclusione ufficiale. Considera la seguente immagine:

Leggi anche: Tipi di algoritmo di classificazione

Utilizzazioni di Random Forest

Ci sono principalmente quattro aree in cui viene generalmente utilizzata la foresta casuale:

• Banking : l'area bancaria utilizza generalmente questo algoritmo per distinguere la prova del rischio di credito.
• Farmaco: con l'assistenza di questo algoritmo, è possibile riconoscere i modelli di malattia e i pericoli della malattia.
• Uso del suolo: possiamo riconoscere le regioni di uso comparativo del suolo da questo algoritmo.
• Promozione: i modelli di marketing possono essere riconosciuti utilizzando questo algoritmo.

Vantaggi della foresta casuale

• Supera il problema dell'overfitting calcolando la media o unendo le conseguenze di vari alberi di scelta.
• Le foreste casuali funzionano in modo ammirevole per un'enorme portata di informazioni rispetto a un solitario albero scelto.
• La foresta casuale ha meno modifiche a quel punto rispetto a un albero a scelta singola.
• Le foreste casuali sono veramente adattabili e hanno un'elevata precisione.
• Il ridimensionamento delle informazioni non richiede un algoritmo forestale casuale . Mantiene una grande precisione anche dopo aver fornito informazioni senza ridimensionamento.
• Gli algoritmi della foresta casuale mantengono un'incredibile precisione, manca anche un livello colossale di dati.

Punti di svantaggio della foresta casuale

• La foresta casuale è attrezzata per eseguire sia le attività di classificazione che di regressione.
• È attrezzato per prendersi cura di enormi set di dati con elevata dimensionalità.
• Migliora l'esattezza del modello e previene il problema del sovradattamento.
• La natura multiforme è il principale disservizio degli algoritmi di foresta casuale .
• Lo sviluppo di foreste casuali è molto più difficile e noioso degli alberi scelti.
• Sono necessarie più risorse computazionali per attualizzare l' algoritmo della foresta casuale .
• È meno istintivo nel caso in cui abbiamo un enorme assortimento di alberi scelti.
• Il ciclo di aspettativa che utilizza foreste casuali è molto noioso se esaminato con algoritmi diversi.

Debolezza della foresta casuale

Sebbene la foresta casuale possa essere utilizzata sia per la caratterizzazione che per gli incarichi di ricaduta, non è più appropriata per le commissioni di regressione.

Conclusione

La foresta casuale funziona in modo ammirevole quando stiamo cercando di evitare l'overfitting costruendo un albero scelto. Allo stesso modo, funziona bene quando le informazioni contengono fattori di taglio chiari. Algoritmi diversi come la ricaduta strategica possono battere per quanto riguarda i fattori numerici, ma quando si tratta di accontentarsi di una scelta dipendente dalle condizioni, la foresta casuale è la decisione ideale.

Si basa sull'investigatore per pasticciare con i confini per migliorare la precisione. C'è spesso meno possibilità di overfitting in quanto utilizza una metodologia basata su standard. Eppure, ancora una volta, si affida alle informazioni e all'esaminatore per scegliere l'algoritmo migliore.

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