Wprowadzenie do algorytmu losowego lasu: funkcje, zastosowania i korzyści

Random Forest to główny algorytm AI, który ma swoje miejsce w regulowanej strategii uczenia się. Może być używany zarówno w przypadku problemów z klasyfikacją, jak i regresją w ML. Zależy to od idei uczenia się zespołowego, czyli cyklu łączenia wielu klasyfikatorów w celu rozwiązania skomplikowanego problemu i ulepszenia prezentacji modelu.

Jak sugeruje nazwa, „Random Forest to klasyfikator, który zawiera różne drzewa decyzyjne w różnych podzbiorach danego zestawu danych i przyjmuje typowe, aby poprawić percepcyjną precyzję tego zestawu danych”.

Zamiast polegać na jednym drzewie decyzyjnym, losowy las bierze liczbę z każdego drzewa i poddaje ją większości głosów pragnień i przewiduje ostatni plon. Większa ilość drzew w lesie skłania do większej dokładności i zapobiega problemowi przesunięć.

Założenia dotyczące losowego lasu

Ponieważ losowy las konsoliduje różne drzewa, aby przewidzieć klasę zbioru danych, można sobie wyobrazić, że niektóre drzewa wyboru mogą przewidywać właściwy plon, a inne nie. Jednak razem wszystkie drzewa przewidują odpowiedni plon. W ten sposób poniżej znajdują się dwa założenia dotyczące nadrzędnego losowego klasyfikatora lasu:

• W zmiennej składowej zbioru danych powinny istnieć pewne rzeczywiste cechy, których celem jest, aby klasyfikator mógł przewidzieć dokładne wyniki, w przeciwieństwie do wyników spekulacji.
• Prognozy z każdego drzewa muszą mieć niskie powiązania.

Przeczytaj: Pytania do rozmowy kwalifikacyjnej na temat drzewa decyzyjnego

Dlaczego warto korzystać z losowego lasu?

Poniżej znajduje się kilka zagadnień, które wyjaśniają, dlaczego powinniśmy używać algorytmu losowego lasu :

• W porównaniu z różnymi algorytmami wymaga to pewnych inwestycji.
• W każdym razie przewiduje wydajność z dużą precyzją, dla ogromnego zestawu danych, który działa wydajnie.
• Może również zachować dokładność, gdy brakuje ogromnej ilości informacji.

Klasyfikator Vs. Regresor

Losowy klasyfikator lasu działa z informacją mającą dyskretne znaki lub nazywaną również klasą.

Przykład: pacjent doświadcza złośliwego wzrostu lub nie, dana osoba kwalifikuje się do uznania lub nie, i tak dalej.

Losowy regresor lasu pracuje z informacją o wartości liczbowej lub nieustannej wydajności, a klasy nie mogą ich scharakteryzować.

Przykład: Koszt domów, produkcja mleka od bydła, wynagrodzenie brutto organizacji i tak dalej.

Jak działa algorytm losowego lasu?

Losowy las działa w dwóch etapach; początkowo celem jest stworzenie losowego lasu poprzez dołączenie N drzew wyboru, a po drugie, ustalenie oczekiwań względem każdego drzewa utworzonego na etapie głównym.

Cykl pracy można wyjaśnić w poniższych krokach i wykresie:

Krok 1 : Wybierz losowe informacje K skupia się na zestawie przygotowawczym.

Krok 2 : Zbuduj drzewa wyboru związane z wybranymi tematami informacyjnymi (Podzbiory).

Step-3 : Wybierz liczbę N dla wybranych drzew, które chcesz wyprodukować.

Krok 4: Powtórz kroki 1 i 2.

Krok 5 : Aby uzyskać nowe skupienia informacji, odkryj prognozy każdego drzewa wyboru i przydziel nowe skupienia informacji do klasy, która zwycięży, gdy większa część zostanie oddana do głosowania.

Przykład: Załóżmy, że istnieje zbiór danych, który zawiera wiele zdjęć produktów organicznych. Zgodnie z tymi liniami ten zbiór danych jest przekazywany do losowego klasyfikatora lasu. Zbiór danych jest podzielony na podzbiory i nadany każdemu drzewu wyboru.

Na etapie przygotowań każde drzewo wyboru tworzy wynik prognozy. Kiedy pojawia się kolejny punkt informacyjny, w tym momencie, w zależności od większości wyników, losowy klasyfikator lasów przewiduje oficjalny wniosek. Rozważ następujący obraz:

Przeczytaj także: Rodzaje algorytmów klasyfikacji

Wykorzystanie losowego lasu

Istnieją głównie cztery obszary, na których generalnie wykorzystuje się losowy las:

• Bankowość : Obszar bankowości zazwyczaj wykorzystuje ten algorytm do rozróżniania dowodu zagrożenia kredytowego.
• Leki: Za pomocą tego algorytmu można rozpoznać wzorce chorobowe i niebezpieczeństwa związane z chorobą.
• Użytkowanie gruntów: za pomocą tego algorytmu możemy rozpoznać regiony porównawczego użytkowania gruntów.
• Promowanie: Wzorce marketingowe można rozpoznać za pomocą tego algorytmu.

Korzyści z losowego lasu

• Pokonuje kwestię overfittingu, uśredniając lub łącząc konsekwencje różnych drzewek wyboru.
• Losowe lasy działają w sposób godny podziwu dla ogromnego zakresu informacji niż samotne drzewo wyboru.
• Losowy las ma w tym momencie mniej zmian niż pojedyncze drzewo wyboru.
• Losowe lasy są naprawdę elastyczne i mają wysoką precyzję.
• Skalowanie informacji nie wymaga algorytmu losowego lasu . Zachowuje dużą precyzję nawet po podaniu informacji bez skalowania.
• Algorytmy losowego lasu zachowują niesamowitą precyzję, nawet jeśli brakuje ogromnych ilości danych.

Wady Punkty Losowego Lasu

• Losowy las jest przystosowany do wykonywania zarówno klasyfikacji, jak i regresji.
• Jest przystosowany do obsługi ogromnych zbiorów danych o dużej wymiarowości.
• Zwiększa dokładność modelu i zapobiega nadmiernemu dopasowaniu.
• Wieloaspektowa natura jest podstawową wadą algorytmów losowego lasu .
• Rozwój losowych lasów jest o wiele trudniejszy i żmudniejszy niż wybór drzewek.
• Do zaktualizowania algorytmu losowego lasu potrzeba więcej zasobów obliczeniowych .
• Jest mniej instynktowne w przypadku, gdy mamy ogromny asortyment drzewek wybornych.
• Cykl oczekiwany wykorzystujący losowe lasy jest bardzo żmudny przy badaniu różnymi algorytmami.

Słabość Losowego Lasu

Chociaż losowy las może być używany zarówno do charakteryzowania, jak i przypisywania nawrotów, nie jest on bardziej odpowiedni do zadań związanych z regresją.

Wniosek

Losowy las doskonale funkcjonuje, gdy próbujemy uniknąć przesadnego budowania drzewa wyboru. Podobnie działa dobrze, gdy informacje zawierają wyraźne czynniki ograniczające. Różne algorytmy, takie jak strategiczny nawrót, mogą pokonać w odniesieniu do czynników liczbowych, ale jeśli chodzi o wybór zależny od warunków, losowy las jest idealną decyzją.

Polega na badaczu, który zepsuje granice, aby poprawić precyzję. Często istnieje mniejsza możliwość overfittingu, ponieważ wykorzystuje się metodologię opartą na standardach. Jednak po raz kolejny opiera się na informacjach i egzaminatorze, aby wybrać najlepszy algorytm.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o drzewie decyzyjnym, uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadania, status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.