Rastgele Orman Algoritmasına Giriş: Fonksiyonlar, Uygulamalar ve Faydalar

Random Forest, düzenlenmiş öğrenme stratejisine sahip bir ana akım AI algoritmasıdır. ML'de hem Sınıflandırma hem de Regresyon sorunları için kullanılabilir. Karmaşık bir konuyu ele almak ve modelin sunumunu iyileştirmek için çok sayıda sınıflandırıcıyı birleştirme döngüsü olan topluluk öğrenme fikrine bağlıdır.

Adından da anlaşılacağı gibi, "Rastgele Orman, verilen veri kümesinin çeşitli alt kümelerinde farklı karar ağaçları içeren ve bu veri kümesinin algısal kesinliğini geliştirmek için tipik olanı alan bir sınıflandırıcıdır."

Rastgele orman, tek bir karar ağacına güvenmek yerine, her ağaçtan bir rakam alır ve onu arzuların daha büyük kısmının oylarına tabi tutar ve son verimi tahmin eder. Ormandaki daha belirgin ağaç sayısı, daha yüksek doğruluk sağlar ve fazla uyum sorununu önler.

Rastgele Orman için Varsayımlar

Rastgele orman, veri kümesinin sınıfını tahmin etmek için çeşitli ağaçları konsolide ettiğinden, bazı seçim ağaçlarının doğru verimi öngörebileceği, bazılarının ise öngöremeyeceği düşünülebilir. Yine de, tüm ağaçlar birlikte doğru verimi bekler. Bu şekilde, üstün bir rastgele orman sınıflandırıcısı için iki varsayım aşağıdadır:

• Bir veri kümesinin bileşen değişkeninde, sınıflandırıcının tahmin edilen bir sonucun aksine kesin sonuçları öngörebileceği bir hedefe sahip bazı gerçek nitelikler olmalıdır.
• Her ağaçtan gelen tahminler düşük bağlantılara sahip olmalıdır.

Okuyun: Karar Ağacı Mülakat Soruları

Neden Rastgele Orman Kullanılır?

Rastgele orman algoritmasını neden kullanmamız gerektiğini açıklayan birkaç odak noktası aşağıda verilmiştir :

• Farklı algoritmalarla karşılaştırıldığında biraz yatırım gerektirir.
• Verimli bir şekilde çalıştırdığı devasa veri kümesi için her halükarda verimi yüksek hassasiyetle tahmin eder.
• Aynı şekilde, büyük miktarda bilgi olmadığında da kesinliği koruyabilir.

Sınıflandırıcı Vs. gerici

Rastgele bir orman sınıflandırıcısı, ayrı işaretlere sahip veya sınıf olarak da adlandırılan bilgilerle çalışır.

Örnek: Bir hasta kötü huylu bir büyüme yaşıyor ya da yaşamıyor, bir kişi kredi almaya hak kazanıyor ya da yok, vb.

Rastgele bir orman regresörü, sayısal veya sürekli verime sahip bilgilerle çalışır ve sınıflar bunları karakterize edemez.

Örnek: Evlerin maliyeti, büyükbaş hayvanların süt üretimi, kuruluşların brüt ücreti vb.

Rastgele Orman Algoritması Nasıl Çalışır?

Rastgele orman iki aşamada çalışır; İlk olarak amaç, N tane seçim ağacını birleştirerek rastgele orman yapmak, ikincisi ise ana aşamada yapılan her ağaç için beklenti oluşturmaktır.

Çalışma döngüsü, aşağıdaki adımlarda ve çizelgede açıklanabilir:

Adım-1 : Rastgele seç K bilgisi hazırlık setine odaklanır.

Adım-2 : Seçilen bilgi odaklarıyla (Alt Kümeler) ilgili seçim ağaçlarını oluşturun.

Adım-3 : Üretmeniz gereken seçim ağaçları için N sayısını seçin.

Adım-4: Adım 1 ve 2'yi tekrarlayın.

Adım 5 : Yeni bilgi odakları için, her seçim ağacının tahminlerini keşfedin ve yeni bilgi odaklarını, daha büyük kısmın oy kullandığı sınıfa tahsis edin.

Örnek: Çok sayıda organik ürün resmi içeren bir veri seti olduğunu varsayalım. Bu satırlar boyunca, bu veri kümesi rastgele orman sınıflandırıcısına verilir. Veri kümesi alt kümelere bölünür ve her seçim ağacına verilir.

Hazırlık aşamasında her seçim ağacı bir tahmin sonucu oluşturur. Başka bir bilgi noktası gerçekleştiğinde, bu noktada, sonuçların çoğuna bağlı olarak, rastgele orman sınıflandırıcısı resmi bir sonucu tahmin eder. Aşağıdaki resmi düşünün:

Ayrıca Okuyun: Sınıflandırma Algoritması Türleri

Rastgele Orman Kullanımı

Rastgele ormanın genel olarak kullanıldığı başlıca dört alan vardır:

• Bankacılık : Bankacılık alanı genellikle bu algoritmayı kredi tehlikesinin ayırt edici kanıtı için kullanır.
• İlaç tedavisi: Bu algoritmanın yardımıyla hastalık kalıpları ve hastalığın tehlikeleri tanınabilir.
• Arazi Kullanımı: Bu algoritma ile karşılaştırmalı arazi kullanım bölgelerini tanıyabiliriz.
• Teşvik: Bu algoritma kullanılarak pazarlama kalıpları tanınabilir.

Rastgele Ormanın Faydaları

• Çeşitli seçim ağaçlarının sonuçlarının ortalamasını alarak veya birleştirerek fazla uydurma sorununu yener.
• Rastgele ormanlar, tek başına bir seçim ağacından daha büyük bir bilgi kapsamı için takdire şayan bir şekilde işlev görür.
• Rastgele orman bu noktada tek bir seçim ağacından daha az değişikliğe sahiptir.
• Rastgele ormanlar gerçekten uyarlanabilir ve yüksek hassasiyete sahiptir.
• Bilginin ölçeklenmesi rastgele bir orman algoritmasına ihtiyaç duymaz . Ölçeklendirmeden bilgi verdikten sonra bile büyük bir hassasiyet gösterir.
• Rastgele orman algoritmaları inanılmaz bir kesinlik sağlar, hatta muazzam derecede veri eksiktir.

Rastgele Ormanın Dezavantajları

• Rastgele orman, hem Sınıflandırma hem de Regresyon taahhütlerini gerçekleştirmek için donatılmıştır.
• Yüksek boyutluluk ile muazzam veri kümeleriyle ilgilenmek için donatılmıştır.
• Modelin doğruluğunu yükseltir ve fazla uydurma sorununun önüne geçer.
• Rastgele orman algoritmalarının başlıca zararı çok yönlü doğadır .
• Rastgele ormanların geliştirilmesi, seçilmiş ağaçlardan çok daha zor ve meşakkatlidir.
• Rastgele orman algoritmasını gerçekleştirmek için daha fazla hesaplama varlığına ihtiyaç vardır .
• Muazzam bir seçim ağacı çeşitliliğine sahip olmamız daha az içgüdüseldir.
• Rastgele ormanları kullanan beklenti döngüsü, farklı algoritmalarla incelemede çok sıkıcıdır.

Rastgele Ormanın Zayıf Yönü

Rastgele orman hem karakterizasyon hem de tekrarlama atamaları için kullanılabilse de, Regresyon görevleri için daha uygun değildir.

Çözüm

Bir seçim ağacı oluşturmaktan fazla uydurmaktan kaçınmaya çalıştığımızda, rastgele orman takdire şayan bir şekilde çalışır. Aynı şekilde, bilgiler kesin olarak belirlenmiş faktörleri içerdiğinde iyi çalışır. Stratejik tekrarlama gibi farklı algoritmalar, sayısal faktörler açısından üstün olabilir, ancak koşullara bağlı bir seçime karar vermek söz konusu olduğunda, rastgele orman ideal karardır.

Kesinliği geliştirmek için sınırları karıştırmak araştırmacıya güvenir. Standart tabanlı bir metodoloji kullandığından, genellikle daha az fazla takma olasılığı vardır. Yine de, en iyi algoritmayı seçmek için bilgiye ve denetçiye güvenir.

Karar ağacı, Makine Öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasına göz atın. atamalar, IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.