随机森林算法简介：功能、应用和优势

随机森林是一种主流的人工智能算法，在规范的学习策略中占有一席之地。 它可能用于 ML 中的分类和回归问题。 它依赖于集成学习的思想，集成学习是一个循环加入众多分类器以解决复杂问题并改进模型的呈现。

顾名思义，“随机森林是一个分类器，它在给定数据集的各个子集上包含不同的决策树，并采用典型来提高该数据集的感知精度。”

随机森林不依赖于一棵决策树，而是从每棵树中获取数字，并对其进行较大部分的需求投票，并预测最后的产量。 森林中的树木数量越多，精确度越高，并且可以防止过度拟合的问题。

随机森林的假设

由于随机森林整合了各种树来预测数据集的类别，因此可以想象，一些选择树可能会预测正确的产量，而另一些则可能不会。 然而，所有的树木一起期待正确的产量。 通过这种方式，下面是一个优越的随机森林分类器的两个假设：

• 数据集的组件变量中应该有一些真实的品质，目标是分类器可以预见精确的结果，而不是推测的结果。
• 每棵树的预测必须具有低连接。

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为什么要使用随机森林？

以下是阐明为什么我们应该使用随机森林算法的几个重点：

• 与不同的算法相比，它需要一些投资。
• 无论如何，对于它高效运行的庞大数据集，它可以高精度地预测产量。
• 当大量信息缺失时，它同样可以保持准确性。

分类器VS。 回归器

随机森林分类器处理具有离散标记或也称为类的信息。

示例：患者是否正在经历恶性生长，个人是否有资格获得信贷，等等。

随机森林回归器处理具有数字或连续产量的信息，而类别无法表征它们。

示例：房屋成本、牛产奶、组织的总工资等。

随机森林算法如何工作？

随机森林分两个阶段工作； 最初的目的是通过加入 N 个选择树来制作随机森林，其次是对主阶段制作的每棵树做出期望。

工作周期可以在下面的步骤和图表中阐明：

Step-1 ：选择随机K个信息集中在准备集上。

步骤 2 ：构建与所选信息焦点（子集）相关的选择树。

第 3 步：为您需要制作的选择树选择数字 N。

第 4 步：重复第 1 步和第 2 步。

Step-5 : 对于新的信息焦点，发现每个选择树的预测，并将新的信息焦点分配给较大部分投票成功的类。

示例：假设有一个包含大量有机产品图片的数据集。 沿着这些思路，这个数据集被提供给随机森林分类器。 数据集被划分为子集并提供给每个选择树。

在准备阶段，每个选择树都会创建一个预测结果。 当另一个信息点发生时，此时，取决于大多数结果，随机森林分类器会预测一个官方结论。 考虑下图：

另请阅读：分类算法的类型

随机森林的利用

通常使用随机森林的主要有四个领域：

• 银行：银行领域通常使用这种算法来区分信用风险的证明。
• 药物治疗：借助该算法，可以识别疾病模式和疾病危险。
• 土地利用：我们可以通过该算法识别比较土地利用的区域。
• 促销：利用该算法可以识别营销模式。

随机森林的好处

• 它通过平均或加入各种选择树的结果来解决过度拟合的问题。
• 与单独的选择树相比，随机森林在信息范围内的作用令人钦佩。
• 随机森林在这一点上的变化比单一选择树要小。
• 随机森林具有真正的适应性并且具有很高的精度。
• 信息的缩放不需要随机森林算法。 即使在没有缩放的情况下提供信息，它也能保持很高的精度。
• 随机森林算法保持了令人难以置信的精度，甚至丢失了大量的数据。

随机森林的缺点

• 随机森林具备执行分类和回归任务的能力。
• 它可以处理大量高维数据集。
• 它升级了模型的准确性并防止了过度拟合问题。
• 多面性是随机森林算法的主要缺陷。
• 随机森林的开发比选择树要困难得多且乏味。
• 实现随机森林算法需要更多的计算资源。
• 当我们有各种各样的选择树时，它就不那么本能了。
• 利用随机森林的期望循环在用不同的算法检查时非常繁琐。

随机森林的弱点

尽管随机森林可用于表征和复发分配，但它并不更适合回归差事。

结论

当我们试图避免过度拟合构建选择树时，随机森林的功能令人钦佩。 同样，当信息包含明确的因素时，它也能正常工作。 战略复发等不同的算法在数值因素方面可以胜过，但在根据条件做出选择时，随机森林是理想的决策。

它依赖于调查员打破界限来提高精确度。 由于它使用基于标准的方法，因此过度拟合的可能性通常较小。 然而，它再次依赖于信息和考官来选择最佳算法。

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