Pregled algoritma naključnega gozda
Algoritmi so niz korakov, ki jih je treba narediti za zapleten izračun za reševanje težav. Algoritmi so ustvarjeni za reševanje težav s strojnim učenjem. Naključni gozdni algoritem je en tak algoritem, ki se uporablja za strojno učenje. Uporablja se za treniranje podatkov na podlagi predhodno hranjenih podatkov in napovedovanje možnega izida za prihodnost. Je zelo priljubljen in močan algoritem strojnega učenja.
Razumevanje algoritma naključnega gozda
Algoritem naključnega gozda temelji na nadzorovanem učenju. Uporablja se lahko tako za regresijo kot za težave s klasifikacijo. Kot že ime pove, lahko naključni gozd obravnavamo kot zbirko algoritmov z več odločitvenimi drevesi z naključnim vzorčenjem. Ta algoritem je narejen tako, da odpravi pomanjkljivosti algoritma drevesa odločitve.
Naključni gozd je kombinacija Breimanove "vreče" ideje in naključnega izbora lastnosti. Ideja je, da se napoved natančno določi z upoštevanjem povprečja ali načina izida več dreves odločitev. Večje kot je število odločitvenih dreves, bolj natančen bo rezultat.
Delo naključnega gozda:
Da bi razumeli delovanje naključnega gozda, moramo najprej razumeti delovanje drevesa odločanja, saj Random gozd temelji na odločitvenih drevesih.
Drevo odločitev-
Gre za preprost, a priljubljen algoritem, ki sledi pristopu od zgoraj navzdol. Vsako vozlišče v drevesu odločitve predstavlja atribut in list predstavlja rezultat. Podružnice, ki vozlišča povezujejo z listi, so odločitve ali pravila za napovedovanje. Korensko vozlišče je atribut, ki najbolje opisuje nabor podatkov o vadbi. Tako je celoten postopek zasnovan v drevesni strukturi.
Omejitve odločitvenega drevesa: ponavadi je preveč nabora podatkov o vadbi. Zato se lahko, če se uporabljajo s testom ali različnimi nabori podatkov, razlikujejo. Vodi k slabim odločitvam. Drevesa so lahko nestabilna, saj lahko majhna sprememba podatkov privede do povsem drugega drevesa.
Naključni gozd za doseganje želenih rezultatov uporablja način razmnoževanja. Koncept je uporabiti algoritem drevesa odločitve na naboru podatkov, vendar vsakič z različnimi vzorci podatkov o usposabljanju. Izhodi teh odločitvenih dreves bodo različni in bodo morda pristranski glede na podatke o vadbi, podani algoritmu. Torej lahko končni rezultat vzamemo kot povprečje ali način izhoda posameznega drevesa odločanja. Zato je mogoče variacijo zmanjšati. Vzorčenje se lahko opravi z zamenjavo. Rezultati odločitvenih dreves so razvrščeni, tisti z najvišjim uvrstitvijo pa bo končni rezultat Random Forest. Tako bo dobljena proizvodnja manj pristranska in stabilnejša.
Pomen algoritma naključnega gozda:
- Algoritem naključnega gozda se lahko uporablja tako za regresijski kot klasifikacijski model strojnega učenja.
- Prav tako lahko obravnava manjkajoče vrednosti v naboru podatkov.
- Za razliko od odločitvenega drevesa model ne bo preveč ustrezal modelu in ga je mogoče uporabiti tudi za kategorične spremenljivke. Naključni gozd doda model naključnosti.
- Za razliko od dreves odločitev, namesto da bi iskal najpomembnejšo lastnost, da bi zgradil odločilno drevo naokoli, išče najboljšo funkcijo z uporabo naključne podmnožice funkcij za drevesa.
- In nato ustvarite izhod na podlagi najbolj razvrščenega izida dreves odločitev o podskupini.
Primer iz resničnega življenja
Recimo, da bi deklica po imenu Lisa želela začeti knjigo, zato je odšla k enemu od svojih prijateljev Davidu in vprašala njegov predlog. Lisi je predlagal knjigo, ki temelji na pisatelju, ki ga je prebrala. Podobno je šla k še nekaj prijateljem po njihove predloge in na podlagi žanra, avtorja in založnika predlagala nekaj knjig. Iz tega je naredila seznam. Nato je kupila knjigo, ki jo je predlagala večina njenih prijateljev.
Predpostavimo, da so njeni prijatelji drevo odločanja in žanr, avtor, založnik itd., Ki so značilnosti podatkov. Zato bo Lisa k drugim prijateljem predstavljala različna drevesa odločitev. Zato je izid algoritma knjiga, ki je dobila večino glasov.
Uporaba naključnih algoritmov za gozd:
- Algoritem naključnih gozdov se uporablja na številnih področjih, kot so bančništvo, e-trgovina, medicina, borza itd.
- V bančništvu se uporablja za določanje zvestih kupcev in kupcev goljufij. Uporablja se za zaznavanje, katera stranka bo lahko vrnila posojilo. Ker je v bančništvu zelo pomembno dajati posojila samo tistim strankam, ki jih bodo znale plačati pravočasno. Naključni gozd se uporablja tudi za napovedovanje, ali je kupec goljufiv ali ne. Rast banke je odvisna od tovrstnih napovedi.
- Na področju zdravil se naključni gozd uporablja za diagnosticiranje bolezni na podlagi preteklih zdravstvenih kartotek.
- Na delniškem trgu se naključni gozd uporablja za prepoznavanje trga in vedenja delnic.
- Na področju e-trgovine se ta algoritem uporablja za napovedovanje preferenc kupca na podlagi preteklega vedenja.
Prednost:
- Kot smo že omenili, lahko algoritem naključnega gozda uporabimo tako za regresijsko kot za klasifikacijsko vrsto problema. Je enostaven za uporabo. V algoritmu naključnega gozda ni prekomerno opremljanje nabora podatkov.
- Z njim lahko prepoznate najpomembnejšo značilnost med razpoložljivimi funkcijami. Z uporabo hiperparametra se pogosto pripravijo dobre napovedi in jih je zelo enostavno razumeti.
- Naključni gozd ima visoko natančnost, prilagodljivost in manj variance.
Slabost:
- Ko se število dreves veča, algoritem postane počasen in neučinkovit pri ravnanju s scenariji v realnem času.
- Naključni gozd v primerjavi z drevesom odločitev traja več časa.
- Za računanje potrebuje tudi več virov.
Primeri: Podjetja uporabljajo algoritme strojnega učenja, da bolje razumejo svoje stranke in širijo svoje poslovanje. Algoritem naključnega gozda se lahko uporablja za razumevanje želja stranke. Uporablja se lahko tudi za napovedovanje verjetnosti, da bo nekdo kupil določen izdelek. Recimo, glede na lastnosti, kot so teža, višina, barva, povprečje, poraba goriva itd., Lahko podjetje napove, ali bo uspešen izdelek na trgu ali ne. Z njim se lahko ugotovijo dejavniki, ki so odgovorni za visoko prodajo.
Zaključek:
Algoritem naključnega gozda je preprost za uporabo in učinkovit algoritem. Lahko napoveduje z visoko natančnostjo, zato je zelo priljubljen.
Priporočeni članki
To je vodnik po algoritmu naključnega gozda. Tukaj razpravljamo o delu, razumevanju, pomenu, uporabi, prednostih in slabostih algoritma naključnega gozda. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je algoritem?
- Naivni Bayesov algoritem
- Kaj je pohlepni algoritem?
- Kaj je podatkovno jezero?
- Najpogosteje uporabljene tehnike ansambelskega učenja