랜덤 포레스트 알고리즘 소개: 기능, 응용 및 이점

Random Forest는 규제된 학습 전략이 있는 주류 AI 알고리즘입니다. ML의 분류 및 회귀 문제 모두에 사용할 수 있습니다. 복잡한 문제를 해결하고 모델의 표현을 개선하기 위해 수많은 분류기를 결합하는 주기인 앙상블 학습의 아이디어에 따라 다릅니다.

이름에서 알 수 있듯이 "Random Forest는 주어진 데이터 세트의 다양한 하위 집합에 대한 다양한 의사 결정 트리를 포함하고 해당 데이터 세트의 지각 정밀도를 개선하기 위해 일반적으로 사용하는 분류기입니다."

하나의 결정 트리에 의존하는 대신, 랜덤 포레스트는 각 트리에서 숫자를 가져와 더 큰 부분의 욕망 투표에 종속시키고 마지막 수확량을 예측합니다. 숲에서 더 눈에 띄는 수의 나무는 더 높은 정확도를 유발하고 과적합 문제를 미연에 방지합니다.

랜덤 포레스트에 대한 가정

랜덤 포레스트는 데이터 세트의 클래스를 예측하기 위해 다양한 트리를 통합하기 때문에 일부 선택 트리는 올바른 수확량을 예측할 수 있지만 다른 트리는 그렇지 않을 수 있습니다. 그러나 함께 모든 나무는 올바른 수확량을 예상합니다. 이러한 방식으로 아래에는 우수한 랜덤 포레스트 분류기에 대한 두 가지 가정이 있습니다.

• 분류자가 추측된 결과와 반대되는 정확한 결과를 예측할 수 있다는 목표를 가진 데이터 세트의 구성 요소 변수에 몇 가지 실제 품질이 있어야 합니다.
• 각 트리의 예측은 연결이 낮아야 합니다.

읽기: 의사결정나무 인터뷰 질문

Random Forest를 사용하는 이유는 무엇입니까?

다음은 랜덤 포레스트 알고리즘 을 사용해야 하는 이유를 명확히 하는 몇 가지 초점입니다 .

• 다른 알고리즘과 대조되는 경우 약간의 투자가 필요합니다.
• 어떤 경우에도 생산적으로 실행되는 거대한 데이터 세트에 대해 높은 정밀도로 수율을 예측합니다.
• 마찬가지로 방대한 양의 정보가 없을 때 정확성을 유지할 수 있습니다.

분류기 대 회귀자

랜덤 포레스트 분류기는 이산 마크 또는 클래스라고도 하는 정보를 사용하여 작동합니다.

예: 환자가 악성 성장을 경험하고 있는지 여부, 개인이 신용을 받을 자격이 있는지 여부 등.

Random Forest regressor는 숫자 또는 끊임없는 수율을 갖는 정보로 작동하며 클래스는 이를 특성화할 수 없습니다.

예: 주택 비용, 소의 우유 생산, 조직의 총 급여 등.

랜덤 포레스트 알고리즘은 어떻게 작동합니까?

랜덤 포레스트는 두 단계로 작동합니다. 처음에는 N개의 선택 트리를 결합하여 랜덤 포레스트를 만드는 것이 목표이고, 두 번째는 메인 단계에서 만든 각 트리에 대해 기대치를 만드는 것입니다.

작업 주기는 아래 단계와 차트에서 명확히 할 수 있습니다.

Step-1 : 준비 세트에 초점을 맞춘 무작위 K 정보를 선택합니다.

2단계 : 선택한 정보 초점(하위 집합)과 관련된 선택 트리를 구축합니다.

3단계 : 제작해야 하는 선택 트리에 대해 숫자 N을 선택합니다.

4단계: 1단계와 2단계를 반복합니다.

5단계 : 새로운 정보 초점을 위해 모든 선택 트리의 예측을 발견하고 새로운 정보 초점을 더 큰 부분이 투표에 성공하는 클래스에 할당합니다.

예: 수많은 유기농 제품 사진이 포함된 데이터세트가 있다고 가정합니다. 이 라인을 따라 이 데이터 세트는 랜덤 포레스트 분류기에 제공됩니다. 데이터 세트는 하위 집합으로 분할되어 모든 선택 트리에 제공됩니다.

준비 단계에서 모든 선택 트리는 예측 결과를 생성합니다. 다른 정보 포인트가 발생하면 그 시점에서 대부분의 결과에 따라 랜덤 포레스트 분류기가 공식적인 결론을 예측합니다. 다음 그림을 고려하십시오.

더 읽어보기: 분류 알고리즘의 유형

랜덤 포레스트 활용

랜덤 포레스트가 일반적으로 활용되는 영역은 크게 4가지입니다.

• 은행 : 은행 영역은 일반적으로 신용 위험을 구별하기 위해 이 알고리즘을 사용합니다.
• 약물 치료: 이 알고리즘의 도움으로 질병 패턴과 질병의 위험을 인식할 수 있습니다.
• 토지이용: 이 알고리즘을 통해 비교 토지이용 지역을 파악할 수 있습니다.
• 프로모션: 이 알고리즘을 활용하여 마케팅 패턴을 인식할 수 있습니다.

랜덤 포레스트의 이점

• 다양한 선택 트리의 결과를 평균화하거나 결합하여 과적합 문제를 해결합니다.
• 랜덤 포레스트는 고독한 선택 트리보다 방대한 정보 범위에서 훌륭하게 기능합니다.
• 랜덤 포레스트는 단일 선택 트리보다 해당 시점에서 변경 사항이 적습니다.
• 랜덤 포레스트는 적응력이 뛰어나고 정밀도가 높습니다.
• 정보 확장에는 랜덤 포레스트 알고리즘 이 필요하지 않습니다 . 스케일링 없이 정보를 주어도 높은 정밀도를 유지합니다.
• 랜덤 포레스트 알고리즘 은 엄청난 양의 데이터가 누락되더라도 놀라운 정밀도를 유지합니다.

랜덤 포레스트의 단점

• 랜덤 포레스트는 분류 및 회귀 작업을 모두 수행할 수 있습니다.
• 고차원의 방대한 데이터셋을 처리할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다.
• 모델의 정확성을 업그레이드하고 과적합 문제를 방지합니다.
• 다면적 성격은 랜덤 포레스트 알고리즘 의 주요 장애입니다 .
• 랜덤 포레스트의 개발은 선택 트리보다 훨씬 어렵고 지루합니다.
• 랜덤 포레스트 알고리즘 을 구현하려면 더 많은 계산 자산이 필요합니다 .
• 엄청난 종류의 선택 트리가 있는 경우에는 덜 본능적입니다.
• 랜덤 포레스트를 활용한 기대 주기는 다른 알고리즘으로 검사하는 데 매우 지루합니다.

랜덤 포레스트의 약점

랜덤 포레스트는 특성화 및 재발 할당 모두에 사용될 수 있지만 회귀 심부름에는 더 적합하지 않습니다.

결론

랜덤 포레스트는 우리가 선택 트리 구축에서 과적합을 피하려고 할 때 훌륭하게 작동합니다. 마찬가지로 정보에 명확한 컷 요소가 포함되어 있으면 제대로 작동합니다. 전략적 재발과 같은 다양한 알고리즘은 수치적 요인과 관련하여 이길 수 있지만 조건에 따라 선택하는 경우 임의의 숲이 이상적인 결정입니다.

정확도를 향상시키기 위해 경계를 엉망으로 만드는 것은 조사자에게 달려 있습니다. 표준 기반 방법론을 사용하므로 과적합의 가능성이 적은 경우가 많습니다. 그러나 다시 한 번 정보와 검사자가 최상의 알고리즘을 선택하는 데 의존합니다.

의사 결정 트리, 기계 학습에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제, IIIT-B 동문 자격, 5개 이상의 실질적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.