Введение в алгоритм случайного леса: функции, приложения и преимущества

Random Forest — это основной алгоритм искусственного интеллекта, который имеет место в регулируемой стратегии обучения. Его можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии в ML. Это зависит от идеи ансамблевого обучения, которое представляет собой цикл объединения многочисленных классификаторов для решения сложной проблемы и улучшения представления модели.

Как следует из названия, «Случайный лес — это классификатор, который содержит разные деревья решений для различных подмножеств данного набора данных и использует типичные для повышения точности восприятия этого набора данных».

Вместо того, чтобы полагаться на одно дерево решений, случайный лес берет фигуру из каждого дерева и подвергает ее большей части голосов желаний, и он предсказывает последний выход. Более заметное количество деревьев в лесу требует большей точности и предотвращает проблему переобучения.

Предположения для случайного леса

Поскольку случайный лес объединяет различные деревья, чтобы предсказать класс набора данных, возможно, что некоторые деревья выбора могут предсказать правильный выход, а другие - нет. Тем не менее, вместе все деревья предвкушают правильный урожай. Таким образом, ниже приведены два предположения для лучшего классификатора случайного леса:

• В компонентной переменной набора данных должны быть некоторые реальные качества, чтобы классификатор мог предвидеть точные результаты, а не предполагаемый результат.
• Прогнозы из каждого дерева должны иметь низкие связи.

Читайте: Вопросы интервью по дереву принятия решений

Зачем использовать случайный лес?

Ниже приведены несколько фокусов, которые поясняют, почему мы должны использовать алгоритм случайного леса :

• Это требует некоторых инвестиций по сравнению с другими алгоритмами.
• Во всяком случае, он предсказывает доходность с высокой точностью для огромного набора данных, с которым он работает продуктивно.
• Он также может поддерживать точность при отсутствии большого объема информации.

Классификатор против. регрессор

Классификатор случайного леса работает с информацией, имеющей дискретные метки или также называемой классом.

Пример: у пациента имеется злокачественный рост или нет, человек имеет право на получение кредита или нет, и так далее.

Регрессор случайного леса работает с информацией, имеющей числовой или непрерывный выход, и классы не могут их характеризовать.

Пример: стоимость домов, производство молока крупного рогатого скота, валовая заработная плата организаций и т. д.

Как работает алгоритм случайного леса?

Случайный лес работает в два этапа; изначально цель состоит в том, чтобы создать случайный лес путем объединения N деревьев выбора, а во-вторых, сделать ожидания для каждого дерева, сделанного на основном этапе.

Рабочий цикл можно пояснить на следующих шагах и в таблице:

Шаг 1 : Выберите случайную информацию о K, которая фокусируется на подготовительном наборе.

Шаг 2 : Постройте деревья выбора, связанные с выбранными информационными фокусами (подмножествами).

Шаг 3 : Выберите число N для выбора деревьев, которые вам нужно изготовить.

Шаг 4: Повторите шаги 1 и 2.

Шаг 5 : Для получения новых информационных фокусов найдите прогнозы каждого дерева выбора и распределите новые информационные фокусы по классу, который преуспеет в большей части голосов.

Пример: предположим, что есть набор данных, который содержит множество изображений органических продуктов. В соответствии с этим этот набор данных передается классификатору случайного леса. Набор данных разбит на подмножества и предоставлен каждому дереву выбора.

На этапе подготовки каждое дерево выбора создает результат прогноза. Когда возникает другая информационная точка, в этот момент, в зависимости от большинства результатов, классификатор случайного леса прогнозирует официальное заключение. Рассмотрим следующую картину:

Читайте также: Типы алгоритмов классификации

Использование случайного леса

Обычно случайный лес используется в четырех областях:

• Банковское дело : банковское дело обычно использует этот алгоритм для различения доказательств кредитной опасности.
• Лекарство: с помощью этого алгоритма можно распознать характер болезни и ее опасность.
• Землепользование: с помощью этого алгоритма мы можем распознать регионы сравнительного землепользования.
• Продвижение: с помощью этого алгоритма можно распознать маркетинговые модели.

Преимущества случайного леса

• Он решает проблему переоснащения за счет усреднения или объединения результатов различных деревьев выбора.
• Случайные леса превосходно работают с огромным объемом информации, чем одиночное дерево выбора.
• Случайный лес имеет меньше изменений в этот момент, чем дерево с одним выбором.
• Случайные леса действительно адаптируются и обладают высокой точностью.
• Для масштабирования информации не нужен алгоритм случайного леса . Он сохраняет высокую точность даже после предоставления информации без масштабирования.
• Алгоритмы случайного леса поддерживают невероятную точность даже при отсутствии колоссального количества данных.

Недостатки случайного леса

• Случайный лес оборудован для выполнения задач как по классификации, так и по регрессии.
• Он оборудован для работы с огромными наборами данных высокой размерности.
• Это повышает точность модели и предотвращает проблему переобучения.
• Многогранный характер является основной медвежьей услугой алгоритмов случайного леса .
• Разработка случайных лесов намного сложнее и утомительнее, чем выбор деревьев.
• Для реализации алгоритма случайного леса необходимы дополнительные вычислительные ресурсы .
• Это менее инстинктивно, если у нас есть огромный ассортимент деревьев выбора.
• Цикл ожидания с использованием случайных лесов очень утомителен при проверке с использованием различных алгоритмов.

Слабость случайного леса

Хотя случайный лес можно использовать как для определения характеристик, так и для повторных заданий, он не более подходит для задач регрессии.

Заключение

Случайный лес превосходно работает, когда мы пытаемся избежать переобучения при построении дерева выбора. Точно так же он отлично работает, когда информация содержит четкие факторы. Различные алгоритмы, такие как стратегический рецидив, могут превзойти числовые факторы, но когда дело доходит до выбора, зависящего от условий, случайный лес является идеальным решением.

Он полагается на то, что исследователь возится с границами для повышения точности. Часто вероятность переобучения меньше, поскольку используется стандартная методология. Тем не менее, еще раз, он полагается на информацию и экзаменатора, чтобы выбрать лучший алгоритм.

Если вам интересно узнать больше о дереве решений, машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и задания, статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.