Introducere în algoritmul forestier aleatoriu: funcții, aplicații și beneficii

Random Forest este un algoritm AI principal care are un loc cu strategia de învățare reglementată. Poate fi folosit atât pentru probleme de clasificare, cât și pentru probleme de regresie în ML. Depinde de ideea de învățare prin ansamblu, care este un ciclu de unire a numeroase clasificatoare pentru a aborda o problemă complicată și pentru a îmbunătăți prezentarea modelului.

După cum sugerează și numele, „Random Forest este un clasificator care conține diferiți arbori de decizie pe diferite subseturi ale setului de date dat și ia caracteristicile pentru a îmbunătăți precizia perceptivă a acelui set de date.”

În loc să se bazeze pe un arbore de decizie, pădurea aleatorie ia cifra din fiecare copac și o supune celei mai mari voturi ale dorințelor și prezice ultimul randament. Numărul mai vizibil de copaci din pădure determină o precizie mai mare și previne problema supraamenajării.

Prezumții pentru pădurea aleatorie

Deoarece pădurea aleatorie consolidează diferiți copaci pentru a anticipa clasa setului de date, este de imaginat că unii copaci de alegere pot prevedea randamentul potrivit, în timp ce alții nu. Cu toate acestea, împreună, toți copacii anticipează randamentul potrivit. În acest fel, mai jos sunt două prezumții pentru un clasificator de pădure aleatoriu superior:

• Ar trebui să existe unele calități reale în variabila componentă a unui set de date cu scopul ca clasificatorul să poată prevedea rezultate precise, spre deosebire de un rezultat speculat.
• Prognozele din fiecare arbore trebuie să aibă conexiuni scăzute.

Citiți: Întrebări pentru interviu în arborele decizional

De ce să folosiți pădurea aleatorie?

Următoarele sunt câteva obiective care clarifică de ce ar trebui să folosim algoritmul forestier aleatoriu :

• Necesită unele investiții atunci când este în contrast cu diferiți algoritmi.
• Acesta prezice randamentul cu mare precizie, în orice caz, pentru setul de date uriaș pe care îl rulează productiv.
• De asemenea, poate menține exactitatea atunci când o mare cantitate de informații este absentă.

Clasificator vs. Regressor

Un clasificator de pădure aleatoriu funcționează cu informații care au semne discrete sau numite și clasă.

Exemplu: un pacient se confruntă cu o creștere malignă sau nu, o persoană este calificată pentru credit sau nu și așa mai departe.

Un regresor forestier aleatoriu lucrează cu informații cu un randament numeric sau neîncetat, iar clasele nu le pot caracteriza.

Exemplu: costul caselor, crearea de lapte a bovinelor, salariul brut al organizațiilor și așa mai departe.

Cum funcționează algoritmul forestier aleatoriu?

Lucrări forestiere aleatorii în două etape; inițial, scopul este de a face pădurea aleatorie prin alăturarea a N arbori de alegere, iar în al doilea rând este de a face așteptări pentru fiecare copac realizat în etapa principală.

Ciclul de lucru poate fi clarificat în pașii și graficul de mai jos:

Pasul 1 : Selectați informații aleatorii K se concentrează pe setul de pregătire.

Pasul 2 : Construiți arborii de alegere aferente centrelor de informații alese (Subseturi).

Pasul 3 : Alegeți numărul N pentru arborii de alegere pe care trebuie să îi fabricați.

Pasul 4: Repetați pașii 1 și 2.

Pasul 5 : Pentru noi concentrări de informații, descoperiți previziunile fiecărui arbore de alegere și alocați noile informații focalizate pe clasa care urmează cea mai mare parte a votului.

Exemplu: Să presupunem că există un set de date care conține numeroase imagini cu produse organice. În acest sens, acest set de date este dat clasificatorului de pădure aleatoriu. Setul de date este împărțit în subseturi și dat fiecărui arbore de alegere.

În timpul etapei de pregătire, fiecare arbore de alegere creează un rezultat de prognoză. Când apare un alt punct de informare, în acel moment, în funcție de majoritatea rezultatelor, clasificatorul aleatoriu de pădure prezice o concluzie oficială. Luați în considerare următoarea imagine:

Citește și: Tipuri de algoritm de clasificare

Utilizări ale pădurii aleatorii

Există în principal patru zone în care pădurea aleatorie este în general utilizată:

• Bancar : zona bancară utilizează, în general, acest algoritm pentru dovada distinctivă a riscului de credit.
• Medicație: Cu ajutorul acestui algoritm, pot fi recunoscute modelele de boală și pericolele bolii.
• Utilizarea terenului: putem recunoaște regiunile de utilizare comparativă a terenurilor prin acest algoritm.
• Promovarea: modelele de marketing pot fi recunoscute prin utilizarea acestui algoritm.

Beneficiile pădurii aleatorii

• Depășește problema supraadaptării prin medierea sau alăturarea consecințelor diferiților arbori de alegere.
• Pădurile aleatorii funcționează admirabil pentru o gamă enormă de informații decât o face un arbore de alegere solitar.
• Pădurea întâmplătoare are mai puține schimbări în acel moment decât un copac cu o singură alegere.
• Pădurile aleatorii sunt cu adevărat adaptabile și au o precizie ridicată.
• Scalarea informațiilor nu are nevoie de un algoritm de pădure aleatoriu . Menține o mare precizie chiar și după ce a furnizat informații fără scalare.
• Algoritmii forestieri aleatoriu păstrează o precizie incredibilă, chiar și un grad colosal de date lipsește.

Dezavantaje Puncte ale pădurii aleatorii

• Pădurea aleatorie este echipată pentru realizarea atât a sarcinilor de clasificare, cât și de regresie.
• Este echipat pentru a avea grijă de seturi de date enorme cu o dimensionalitate ridicată.
• Îmbunătățește exactitatea modelului și previne problema de supraadaptare.
• Natura cu mai multe fațete este principalul deserviciu al algoritmilor de pădure aleatorii .
• Dezvoltarea pădurilor la întâmplare este mult mai grea și plictisitoare decât copacii aleși.
• Sunt necesare mai multe active de calcul pentru a actualiza algoritmul forestier aleatoriu .
• Este mai puțin instinctiv în cazul în care atunci când avem o gamă enormă de arbori aleși.
• Ciclul de așteptare care utilizează păduri aleatorii este foarte obositor în examinarea cu diferiți algoritmi.

Slăbiciunea pădurii aleatorii

Deși pădurea aleatoare poate fi utilizată atât pentru caracterizare, cât și pentru sarcinile de recidivă, nu este mai potrivită pentru sarcinile de regresie.

Concluzie

Pădurea aleatoare funcționează admirabil atunci când încercăm să evităm supra-amenajarea de la construirea unui copac ales. De asemenea, funcționează bine atunci când informațiile conțin factori clari. Diferiți algoritmi, cum ar fi recidiva strategică, pot învinge în ceea ce privește factorii numerici, dar atunci când vine vorba de a alege o alegere în funcție de condiții, pădurea aleatoare este decizia ideală.

Se bazează pe anchetator să se încurce cu granițele pentru a îmbunătăți precizia. Există adesea mai puține posibilități de supraadaptare, deoarece utilizează o metodologie bazată pe standard. Cu toate acestea, încă o dată, se bazează pe informații și pe examinator pentru a alege cel mai bun algoritm.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre arborele de decizie, Machine Learning, consultați IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și misiuni, statutul de absolvenți IIIT-B, peste 5 proiecte practice practice și asistență la locul de muncă cu firme de top.