ランダムフォレストアルゴリズムの概要：機能、アプリケーション、および利点

ランダムフォレストは、規制された学習戦略に適した主流のAIアルゴリズムです。 MLの分類と回帰の両方の問題に使用される可能性があります。 それは、複雑な問題に取り組み、モデルの表現を改善するために多数の分類器を結合するサイクルであるアンサンブル学習のアイデアに依存します。

名前が示すように、「ランダムフォレストは、特定のデータセットのさまざまなサブセットにさまざまな決定木を含む分類子であり、そのデータセットの知覚精度を向上させるために一般的な方法を採用しています。」

ランダムフォレストは、1つの決定木に依存する代わりに、各ツリーから数字を取得し、それを欲望の大部分の投票にかけ、最終的な利回りを予測します。 森の中の木の数が目立つほど、正確性が高まり、過剰適合の問題を未然に防ぎます。

ランダムフォレストの推定

ランダムフォレストは、データセットのクラスを予測するためにさまざまなツリーを統合するため、一部の選択ツリーは適切な歩留まりを予測し、他のツリーは予測しない可能性があると考えられます。 それでも、一緒に、すべての木は正しい収量を期待しています。 このように、以下は優れたランダムフォレスト分類子の2つの推定です。

• データセットのコンポーネント変数には、推測された結果ではなく、分類子が正確な結果を予測できるという目標を持った、いくつかの実際の品質が必要です。
• 各ツリーからの予測には、接続性が低い必要があります。

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なぜランダムフォレストを利用するのですか？

以下は、ランダムフォレストアルゴリズムを使用する理由を明確にするいくつかの焦点です。

• さまざまなアルゴリズムと比較すると、ある程度の投資が必要です。
• いずれにせよ、生産的に実行される巨大なデータセットの歩留まりを高精度で予測します。
• 同様に、膨大な量の情報がない場合でも正確性を維持できます。

分類器対。 リグレッサ

ランダムフォレスト分類子は、個別のマークを持つ情報、またはクラスとも呼ばれる情報を処理します。

例：患者が悪性腫瘍の成長を経験しているかどうか、個人が信用の資格があるかどうかなど。

ランダムフォレストリグレッサは、数値または絶え間ない収量を持つ情報を処理し、クラスはそれらを特徴付けることができません。

例：家の費用、牛のミルクの作成、組織の総賃金など。

ランダムフォレストアルゴリズムはどのように機能しますか？

ランダムフォレストは2段階で機能します。 最初は、N個の選択ツリーを結合してランダムフォレストを作成することを目的とし、次に、メインステージで作成された各ツリーに期待を設定することを目的としています。

作業サイクルは、以下の手順とチャートで明確にできます。

ステップ-1 ：準備セットに焦点を当てたランダムなK情報を選択します。

ステップ2 ：選択した情報フォーカス（サブセット）に関連する選択ツリーを構築します。

ステップ-3 ：作成する必要のある選択ツリーの数Nを選択します。

ステップ-4：ステップ1と2を繰り返します。

ステップ-5 ：新しい情報の焦点については、すべての選択ツリーの予測を見つけ、大部分が投票用紙を投じた後のクラスに焦点を当てた新しい情報を割り当てます。

例：多数のオーガニック製品の写真を含むデータセットがあるとします。 これらの線に沿って、このデータセットはランダムフォレスト分類子に渡されます。 データセットはサブセットに分割され、すべての選択ツリーに渡されます。

準備段階では、すべての選択ツリーが予測結果を作成します。 別の情報ポイントが発生すると、その時点で、ほとんどの結果に応じて、ランダムフォレスト分類子が公式の結論を予測します。 次の図を検討してください。

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ランダムフォレストの利用

ランダムフォレストが一般的に利用される主に4つの領域があります。

• 銀行業務：銀行業務エリアでは、通常、このアルゴリズムを使用して、信用の危険性を明確に証明します。
• 投薬：このアルゴリズムの助けを借りて、病気のパターンと病気の危険性を認識することができます。
• 土地利用：このアルゴリズムにより、比較土地利用の地域を認識することができます。
• 宣伝：このアルゴリズムを利用することで、マーケティングパターンを認識することができます。

ランダムフォレストの利点

• さまざまな選択ツリーの結果を平均化または結合することにより、過剰適合の問題を克服します。
• ランダムフォレストは、単独の選択ツリーよりも膨大な範囲の情報に対して見事に機能します。
• ランダムフォレストは、その時点で単一の選択ツリーよりも変化が少ないです。
• ランダムフォレストは本当に適応性があり、高精度です。
• 情報のスケーリングには、ランダムフォレストアルゴリズムは必要ありません。 スケーリングせずに情報を提供した後でも、高い精度を維持します。
• ランダムフォレストアルゴリズムは、膨大な量のデータが欠落している場合でも、信じられないほどの精度を維持します。

ランダムフォレストのデメリット

• ランダムフォレストは、分類と回帰の両方の作業を実行するために装備されています。
• 高次元の膨大なデータセットを処理するために装備されています。
• モデルの正確性をアップグレードし、過剰適合の問題を未然に防ぎます。
• 多面的な性質は、ランダムフォレストアルゴリズムの主な欠点です。
• ランダムフォレストの開発は、選択ツリーよりもはるかに困難で退屈です。
• ランダムフォレストアルゴリズムを実現するには、より多くの計算資産が必要です。
• 選択ツリーの膨大な品揃えがある場合、それは本能的ではありません。
• ランダムフォレストを利用する期待サイクルは、さまざまなアルゴリズムを使用した調査では非常に面倒です。

ランダムフォレストの弱点

ランダムフォレストは、特性評価と再発の割り当ての両方に利用できますが、回帰の用事には適していません。

結論

選択ツリーの構築から過剰適合を回避しようとすると、ランダムフォレストが見事に機能します。 同様に、情報に明確な要素が含まれている場合は正常に機能します。 戦略的再発のようなさまざまなアルゴリズムは、数値的要因に関して打ち負かすことができますが、条件に応じた選択を決定する場合、ランダムフォレストが理想的な決定です。

精度を向上させるために境界を混乱させるのは調査員に依存しています。 標準ベースの方法論を利用しているため、過剰適合の可能性が低いことがよくあります。 しかし、もう一度、それは情報と審査官に依存して最良のアルゴリズムを選択します。

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