Introdução ao algoritmo de floresta aleatória: funções, aplicativos e benefícios

Random Forest é um algoritmo de IA convencional que tem um lugar com a estratégia de aprendizado regulamentada. Ele pode ser usado para problemas de classificação e regressão no ML. Depende da ideia de ensemble learning, que é um ciclo de junção de vários classificadores para resolver um problema intrincado e melhorar a apresentação do modelo.

Como o nome sugere, “Random Forest é um classificador que contém diferentes árvores de decisão em vários subconjuntos de um determinado conjunto de dados e usa o típico para melhorar a precisão perceptiva desse conjunto de dados”.

Em vez de depender de uma árvore de decisão, a floresta aleatória pega a figura de cada árvore e a submete à maior parte dos votos dos desejos, e prevê o último rendimento. O número mais perceptível de árvores na floresta leva a uma maior exatidão e evita o problema de overfitting.

Presunções para Random Forest

Como a floresta aleatória consolida várias árvores para antecipar a classe do conjunto de dados, é concebível que algumas árvores de escolha possam prever o rendimento certo, enquanto outras não. No entanto, juntas, todas as árvores antecipam o rendimento certo. Dessa forma, abaixo estão duas suposições para um classificador de floresta aleatória superior:

• Deve haver algumas qualidades reais na variável componente de um conjunto de dados com o objetivo de que o classificador possa prever resultados precisos em oposição a um resultado especulado.
• As previsões de cada árvore devem ter conexões baixas.

Leia: Perguntas da entrevista da árvore de decisão

Por que utilizar a Random Forest?

A seguir estão alguns focos que esclarecem por que devemos usar o algoritmo de floresta aleatória :

• Requer algum investimento quando contrastado com diferentes algoritmos.
• Ele prevê o rendimento com alta precisão, em qualquer caso, para o enorme conjunto de dados que executa de forma produtiva.
• Ele também pode manter a exatidão quando uma grande quantidade de informações está ausente.

Classificador vs. Regressor

Um classificador de floresta aleatória trabalha com informações que possuem marcas discretas ou também chamadas de classe.

Exemplo: Um paciente está passando por um crescimento maligno ou não, um indivíduo está qualificado para crédito ou não, e assim por diante.

Um regressor de floresta aleatória trabalha com informações de rendimento numérico ou incessante, e as classes não podem caracterizá-las.

Exemplo: O custo das casas, criação de leite de bovinos, o salário bruto das organizações, e assim por diante.

Como funciona o algoritmo Random Forest?

A floresta aleatória funciona em duas etapas; inicialmente, o objetivo é fazer a floresta aleatória juntando N árvores de escolha, e segundo é fazer expectativas para cada árvore feita no estágio principal.

O ciclo de trabalho pode ser esclarecido nas etapas e no gráfico abaixo:

Etapa 1 : Selecione as informações aleatórias K focadas no conjunto de preparação.

Passo-2 : Construa as árvores de escolha relacionadas aos focos de informação escolhidos (Subconjuntos).

Passo 3 : Escolha o número N para as árvores de escolha que você precisa fabricar.

Passo-4: Repita os passos 1 e 2.

Passo 5 : Para novos focos de informação, descubra as previsões de cada árvore de escolha, e aloque os novos focos de informação na classe que sucede a maior parte dos votos.

Exemplo: suponha que haja um conjunto de dados que contém várias fotos de produtos orgânicos. Nessa linha, esse conjunto de dados é fornecido ao classificador de floresta aleatória. O conjunto de dados é particionado em subconjuntos e dado a cada árvore de escolha.

Durante o estágio de preparação, cada árvore de escolha cria um resultado de previsão. Quando ocorre outro ponto de informação, nesse ponto, dependente da maioria dos resultados, o classificador de floresta aleatória prevê uma conclusão oficial. Considere a seguinte imagem:

Leia também: Tipos de algoritmo de classificação

Usos da Random Forest

Existem principalmente quatro áreas onde a floresta aleatória é geralmente utilizada:

• Bancário : A área bancária geralmente utiliza este algoritmo para a distinção de prova de risco de crédito.
• Medicação: Com a ajuda deste algoritmo, os padrões de doença e os perigos da doença podem ser reconhecidos.
• Uso do solo: Podemos reconhecer as regiões de uso comparativo do solo por este algoritmo.
• Promovendo: Os padrões de marketing podem ser reconhecidos utilizando este algoritmo.

Benefícios da Random Forest

• Ele supera a questão do overfitting calculando a média ou juntando as consequências de várias árvores de escolha.
• Florestas aleatórias funcionam admiravelmente para um enorme escopo de informações do que uma árvore de escolha solitária.
• A floresta aleatória tem menos mudanças nesse ponto do que uma única árvore de escolha.
• Florestas aleatórias são verdadeiramente adaptáveis ​​e têm alta precisão.
• O dimensionamento de informações não precisa de um algoritmo de floresta aleatória . Mantém grande precisão mesmo depois de fornecer informações sem escala.
• Os algoritmos de floresta aleatória mantêm uma precisão incrível, mesmo faltando um grau colossal de dados.

Pontos de Desvantagens da Floresta Aleatória

• A Random Forest está equipada para realizar tarefas de Classificação e Regressão.
• Está equipado para cuidar de enormes conjuntos de dados com alta dimensionalidade.
• Ele atualiza a exatidão do modelo e evita o problema de overfitting.
• A natureza multifacetada é o principal desserviço dos algoritmos de floresta aleatória .
• O desenvolvimento de florestas aleatórias é muito mais difícil e tedioso do que árvores escolhidas.
• Mais recursos computacionais são necessários para atualizar o algoritmo de floresta aleatória .
• É menos instintivo quando temos uma enorme variedade de árvores de escolha.
• O ciclo de expectativa utilizando florestas aleatórias é muito tedioso no exame com diferentes algoritmos.

Fraqueza da Floresta Aleatória

Embora a floresta aleatória possa ser utilizada para atribuições de caracterização e recaída, ela não é mais apropriada para tarefas de Regressão.

Conclusão

A floresta aleatória funciona admiravelmente quando estamos tentando evitar o overfitting da construção de uma árvore de escolha. Da mesma forma, funciona bem quando as informações contêm fatores claros. Diferentes algoritmos como a recaída estratégica podem vencer em relação a fatores numéricos, mas quando se trata de escolher uma escolha dependente das condições, a floresta aleatória é a decisão ideal.

Depende do investigador mexer nos limites para melhorar a precisão. Frequentemente, há menos possibilidade de overfitting, pois utiliza uma metodologia baseada em padrões. No entanto, mais uma vez, depende das informações e do examinador para escolher o melhor algoritmo.

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