隨機森林算法簡介：功能、應用和優勢

隨機森林是一種主流的人工智能算法，在規範的學習策略中佔有一席之地。 它可能用於 ML 中的分類和回歸問題。 它依賴於集成學習的思想，集成學習是一個循環加入眾多分類器以解決複雜問題並改進模型的呈現。

顧名思義，“隨機森林是一個分類器，它在給定數據集的各個子集上包含不同的決策樹，並採用典型來提高該數據集的感知精度。”

隨機森林不依賴於一棵決策樹，而是從每棵樹中獲取數字，並對其進行較大部分的需求投票，並預測最後的產量。 森林中的樹木數量越多，精確度越高，並且可以防止過度擬合的問題。

隨機森林的假設

由於隨機森林整合了各種樹來預測數據集的類別，因此可以想像，一些選擇樹可能會預測正確的產量，而另一些則可能不會。 然而，所有的樹木一起期待正確的產量。 通過這種方式，下面是一個優越的隨機森林分類器的兩個假設：

• 數據集的組件變量中應該有一些真實的品質，目標是分類器可以預見精確的結果，而不是推測的結果。
• 每棵樹的預測必須具有低連接。

閱讀：決策樹面試問題

為什麼要使用隨機森林？

以下是闡明為什麼我們應該使用隨機森林算法的幾個重點：

• 與不同的算法相比，它需要一些投資。
• 無論如何，對於它高效運行的龐大數據集，它可以高精度地預測產量。
• 當大量信息缺失時，它同樣可以保持準確性。

分類器VS。 回歸器

隨機森林分類器處理具有離散標記或也稱為類的信息。

示例：患者是否正在經歷惡性生長，個人是否有資格獲得信貸，等等。

隨機森林回歸器處理具有數字或連續產量的信息，而類別無法表徵它們。

示例：房屋成本、牛產奶、組織的總工資等。

隨機森林算法如何工作？

隨機森林分兩個階段工作； 最初的目的是通過加入 N 個選擇樹來製作隨機森林，其次是對主階段製作的每棵樹做出期望。

工作週期可以在下面的步驟和圖表中闡明：

Step-1 ：選擇隨機K個信息集中在準備集上。

步驟 2 ：構建與所選信息焦點（子集）相關的選擇樹。

第 3 步：為您需要製作的選擇樹選擇數字 N。

第 4 步：重複第 1 步和第 2 步。

Step-5 : 對於新的信息焦點，發現每個選擇樹的預測，並將新的信息焦點分配給較大部分投票成功的類。

示例：假設有一個包含大量有機產品圖片的數據集。 沿著這些思路，這個數據集被提供給隨機森林分類器。 數據集被劃分為子集並提供給每個選擇樹。

在準備階段，每個選擇樹都會創建一個預測結果。 當另一個信息點發生時，此時，取決於大多數結果，隨機森林分類器會預測一個官方結論。 考慮下圖：

另請閱讀：分類算法的類型

隨機森林的利用

通常使用隨機森林的主要有四個領域：

• 銀行：銀行領域通常使用這種算法來區分信用風險的證明。
• 藥物治療：借助該算法，可以識別疾病模式和疾病危險。
• 土地利用：我們可以通過該算法識別比較土地利用的區域。
• 促銷：利用該算法可以識別營銷模式。

隨機森林的好處

• 它通過平均或加入各種選擇樹的結果來解決過度擬合的問題。
• 與單獨的選擇樹相比，隨機森林在信息範圍內的作用令人欽佩。
• 隨機森林在這一點上的變化比單一選擇樹要小。
• 隨機森林具有真正的適應性並且具有很高的精度。
• 信息的縮放不需要隨機森林算法。 即使在沒有縮放的情況下提供信息，它也能保持很高的精度。
• 隨機森林算法保持了令人難以置信的精度，甚至丟失了大量的數據。

隨機森林的缺點

• 隨機森林具備執行分類和回歸任務的能力。
• 它可以處理大量高維數據集。
• 它升級了模型的準確性並防止了過度擬合問題。
• 多面性是隨機森林算法的主要缺陷。
• 隨機森林的開發比選擇樹要困難得多且乏味。
• 實現隨機森林算法需要更多的計算資源。
• 當我們有各種各樣的選擇樹時，它就不那麼本能了。
• 利用隨機森林的期望循環在用不同的算法檢查時非常繁瑣。

隨機森林的弱點

儘管隨機森林可用於表徵和復發分配，但它並不更適合回歸差事。

結論

當我們試圖避免過度擬合構建選擇樹時，隨機森林的功能令人欽佩。 同樣，當信息包含明確的因素時，它也能正常工作。 戰略復發等不同的算法在數值因素方面可以勝過，但在根據條件做出選擇時，隨機森林是理想的決策。

它依賴於調查員打破界限來提高精確度。 由於它使用基於標準的方法，因此過度擬合的可能性通常較小。 然而，它再次依賴於信息和考官來選擇最佳算法。

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