Juhusliku metsa algoritmi ülevaade
Algoritmid on etappide komplekt, mida järgitakse keerukate arvutuste tegemiseks probleemide lahendamiseks. Masinõppe probleemide lahendamiseks luuakse algoritmid. Juhuslik metsaalgoritm on üks selline algoritm, mida kasutatakse masinõppes. Seda kasutatakse andmete ettevalmistamiseks varem sisestatud andmete põhjal ja tuleviku võimaliku tulemuse ennustamiseks. See on väga populaarne ja võimas masinõppe algoritm.
Juhusliku metsa algoritmi mõistmine
Juhuslik metsaalgoritm põhineb juhendatud õppimisel. Seda saab kasutada nii regressiooni kui ka klassifitseerimise probleemide lahendamiseks. Nagu nimigi ütleb, võib juhuslikku metsa vaadata mitme otsustuspuu algoritmi kogumina koos juhusliku valikuga. See algoritm on loodud otsustuspuu algoritmi puuduste likvideerimiseks.
Juhuslik mets on kombinatsioon Breimani „kottide pakkimise” ideest ja funktsioonide juhuslikust valikust. Idee on muuta ennustus täpseks, võttes mitme otsustuspuu väljundi keskmist või režiimi. Mida suuremaks peetakse otsustuspuude arvu, seda täpsem väljund saadakse.
Juhusliku metsa töö:
Juhusliku metsa töö mõistmiseks peame kõigepealt mõistma otsustuspuu toimimist, kuna juhuslik mets põhineb otsustuspuul.
Otsuste puu-
See on lihtne, kuid populaarne algoritm, mis järgib ülalt alla lähenemist. Iga otsustuspuu sõlm tähistab atribuuti ja leht esindab tulemust. Harud, mis seovad sõlmi lehtedega, on otsustamise või ennustamise reeglid. Juursõlm on atribuut, mis kirjeldab koolituse andmestikku kõige paremini. Seega on kogu protsess diagrammitud puudetaoliseks struktuuriks.
Piirangud otsustuspuule: see kipub treeningute andmekogumis ületäituma. Seetõttu võivad testi või erinevate andmekogumite kasutamisel tulemused olla erinevad. See toob kaasa kehvad otsused. Puud võivad olla ebastabiilsed, kuna andmete väike muutmine võib põhjustada täiesti erineva puu.
Juhuslik mets kasutab soovitud tulemuse saamiseks kottide pakkimise meetodit. Mõiste on rakendada otsustuspuu algoritmi andmestikus, kuid iga kord koos erinevate koolitusandmete näidistega. Nende otsustuspuude väljund on erinev ja võib olla algoritmi sisestatud koolitusandmete põhjal kallutatud. Seega võib lõppväljundit võtta üksiku otsustuspuu väljundi keskmisena või režiimina. Seega saab dispersiooni vähendada. Proovivõtu võib teha asendamisega. Otsustamispuude väljundid on järjestatud ja kõrgeima asetusega saab Random Foresti lõpptulemusena. Seega on saadud väljund vähem kallutatud ja stabiilsem.
Juhusliku metsa algoritmi tähtsus:
- Juhuslikku metsa algoritmi saab kasutada nii masinõppe regressiooni- kui ka klassifitseerimismudelite jaoks.
- See saab hakkama ka andmestikus puuduvate väärtustega.
- Erinevalt otsustuspuust ei sobi see mudeliga üle ning on kasutatav ka kategooriliste muutujate jaoks. Juhuslik mets lisab mudelile juhuslikkuse.
- Erinevalt otsustuspuudest otsitakse selle asemel, et otsustuspuu ümber ehitada kõige olulisemaid tunnuseid, otsides parimat omadust, kasutades puude jaoks funktsioonide juhuslikku alamhulka.
- Ja siis genereerige väljund, mis põhineb alamhulkade otsustuspuude kõige järjestatud väljundil.
Päriselu näide
Oletame, et tüdruk nimega Lisa soovib hakata raamatut looma, nii et ta läks ühe oma sõbra Davidi juurde ja küsis tema ettepanekut. Ta soovitas Lisal raamatut, mis põhineb kirjanikul, keda ta oli lugenud. Samamoodi käis ta mõne teise sõbra juures nende ettepanekuid tegemas ning žanri, autori ja kirjastaja põhjal soovitasid nad mõnda raamatut. Ta koostas sellest nimekirja. Siis ostis ta raamatu, mida enamik tema sõpru oli soovitanud.
Oletame, et tema sõbrad on otsustuspuu ja -žanr, autorid, kirjastajad jne on andmete tunnusjooned. Seetõttu on Lisa erinevate sõprade juurde minek erinevate otsustuspuude kujutis. Seetõttu on algoritmi väljund raamat, mis sai kõige rohkem hääli.
Juhuslikud metsa algoritmi rakendused:
- Juhuslikku metsa algoritmi kasutatakse paljudes valdkondades nagu pangandus, e-kaubandus, meditsiin, aktsiaturg jne.
- Panganduses kasutatakse seda püsiklientide ja pettusega klientide tuvastamiseks. Selle abil tuvastatakse, milline klient saab laenu tagasi maksta. Kuna panganduses on väga oluline väljastada laene ainult neile klientidele, kes suudavad selle õigel ajal ära maksta. Samuti kasutatakse juhuslikku metsa, et ennustada, kas klient on petlik või mitte. Panga kasv sõltub sellist tüüpi ennustusest.
- Meditsiinivaldkonnas kasutatakse haiguse diagnoosimiseks juhuslikku metsa, tuginedes patsientide varasematele meditsiinilistele andmetele.
- Aktsiaturul kasutatakse turu ja aktsiate käitumise tuvastamiseks juhuslikku metsa.
- E-kaubanduse valdkonnas kasutatakse seda algoritmi kliendi eelistuse ennustamiseks varasema käitumise põhjal.
Eelis:
- Nagu eespool mainitud, võib juhusliku metsa algoritmi kasutada nii probleemi regressiooniks kui ka klassifitseerimiseks. Seda on lihtne kasutada. Andmekogumi ületäitumine ei ole juhusliku metsa algoritmi probleem.
- Seda saab kasutada saadaolevate funktsioonide hulgast kõige olulisema funktsiooni tuvastamiseks. Hüperparameetri kasutamisel saadakse sageli häid ennustusi ja sellest on väga lihtne aru saada.
- Juhuslik mets on suure täpsusega, paindlik ja vähem varieeruv.
Puuduseks:
- Puude arvu kasvades muutub algoritm reaalajas stsenaariumide käsitlemisel aeglaseks ja ebaefektiivseks.
- Juhuslik mets on otsustuspuuga võrreldes aeganõudvam.
- Samuti nõuab arvutamiseks rohkem ressursse.
Näited: ettevõtted kasutavad masinõppe algoritme, et oma kliente paremini mõista ja oma ettevõtet kasvatada. Kliendi eelistuse mõistmiseks saab kasutada juhuslikku metsaalgoritmi. Seda saab kasutada ka selleks, et ennustada tõenäosust, et inimene ostab teatud toote. Oletame, et arvestades selliseid omadusi nagu sõiduki kaal, kõrgus, värv, keskmine, kütusekulu jne, saab ettevõte ennustada, kas sellest saab turul eduka toote või mitte. Seda saab kasutada suure müügi eest vastutavate tegurite tuvastamiseks.
Järeldus:
Juhuslikku metsa algoritmi on lihtne kasutada ja tõhus algoritm. Seda saab suure täpsusega ennustada ja sellepärast on see väga populaarne.
Soovitatavad artiklid
See on olnud juhusliku metsa algoritmi juhend. Siin käsitleme juhusliku metsa algoritmi töötamist, mõistmist, olulisust, rakendamist, eeliseid ja puudusi. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Mis on algoritm?
- Naiivse Bayes'i algoritm
- Mis on ahne algoritm?
- Mis on andmejärv?
- Ansamblite õppimise enim kasutatud tehnikad