Обзор алгоритма случайного леса
Алгоритмы представляют собой набор шагов, выполняемых для выполнения сложных расчетов для решения проблем. Алгоритмы создаются для решения задач машинного обучения. Алгоритм случайного леса является одним из таких алгоритмов, используемых для машинного обучения. Он используется для обучения данных на основе ранее предоставленных данных и прогнозирования возможных результатов на будущее. Это очень популярный и мощный алгоритм машинного обучения.
Понимание алгоритма случайного леса
Алгоритм случайного леса основан на контролируемом обучении. Его можно использовать как для задач регрессии, так и для задач классификации. Как следует из названия, случайный лес можно рассматривать как совокупность алгоритмов множественных деревьев решений со случайной выборкой. Этот алгоритм предназначен для устранения недостатков алгоритма дерева решений.
Случайный лес - это комбинация идеи Бреймана по «пакетированию» и случайного выбора функций. Идея состоит в том, чтобы сделать прогноз более точным, взяв среднее значение или режим вывода нескольких деревьев решений. Чем больше число деревьев решений считается, тем более точным будет результат.
Работа случайного леса:
Чтобы понять работу Случайного леса, сначала нам нужно понять работу дерева решений, так как Случайный лес основан на деревьях решений.
Древо решений-
Это простой, но популярный алгоритм, который следует нисходящему подходу. Каждый узел в дереве решений представляет атрибут, а лист представляет результат. Ветви, которые связывают узлы с листьями, являются решениями или правилами прогнозирования. Корневой узел - это атрибут, который лучше всего описывает обучающий набор данных. Таким образом, весь процесс представлен в виде древовидной структуры.
Ограничения дерева решений: оно имеет тенденцию превышать набор данных для обучения. Следовательно, при использовании с тестом или другим набором данных результаты могут отличаться. Это приводит к плохим решениям. Деревья могут быть нестабильными, так как небольшое изменение данных может привести к совершенно другому дереву.
Случайный лес использует метод упаковки, чтобы получить желаемый результат. Идея заключается в применении алгоритма дерева решений к набору данных, но каждый раз с различными образцами обучающих данных. Вывод этих деревьев решений будет отличаться и может быть смещен на основе данных обучения, подаваемых в алгоритм. Таким образом, конечный результат можно принять как среднее значение или режим вывода отдельного дерева решений. Следовательно, дисперсия может быть уменьшена. Отбор проб может быть сделан с заменой. Выходные данные деревьев решений ранжируются, и тот, который имеет наивысший ранг, будет конечным выходом случайного леса. Таким образом, полученный результат будет менее предвзятым и более стабильным.
Важность алгоритма случайного леса:
- Алгоритм случайного леса может использоваться как для регрессионных, так и для классификационных моделей машинного обучения.
- Он также может обрабатывать пропущенные значения в наборе данных.
- В отличие от дерева решений, оно не будет соответствовать модели и может также использоваться для категориальных переменных. Случайный лес добавляет к модели случайность.
- В отличие от деревьев решений, вместо поиска единственной наиболее важной функции для построения дерева решений, он ищет лучшую функцию, используя случайное подмножество функций для деревьев.
- А затем сгенерируйте выходные данные на основе наиболее ранжированных выходных данных деревьев решений подмножеств.
Пример из реальной жизни
Предположим, девушка по имени Лиза хочет завести книгу, поэтому она пошла к одному из своих друзей Дэвиду и попросила его предложить. Он предложил Лизе книгу, основанную на писателе, которого она прочитала. Точно так же она пошла к нескольким другим друзьям за их предложениями и на основе жанра, автора и издателя они предложили несколько книг. Она сделала список из этого. Затем она купила книгу, которую предложило большинство ее друзей.
Предположим, что ее друзья - дерево решений и жанр, автор, издатель и т. Д. - особенности данных. Следовательно Лиза, идущая к различным друзьям, является представлением различных деревьев решений. Таким образом, вывод алгоритма - книга, получившая большинство голосов.
Применение алгоритма случайного леса:
- Алгоритм случайного леса используется во многих областях, таких как банковское дело, электронная коммерция, медицина, фондовый рынок и т. Д.
- В банковском деле он используется для определения постоянных клиентов и клиентов-мошенников. Он используется для определения того, какой клиент сможет погасить кредит. Потому что в банковской сфере очень важно выдавать кредиты только тем клиентам, которые смогут вовремя их выплатить. Кроме того, случайный лес используется, чтобы предсказать, является ли клиент мошенническим или нет. Рост банка зависит от такого типа прогноза.
- В области медицины случайный лес используется для диагностики заболевания на основании данных истории болезни пациентов.
- На фондовом рынке случайный лес используется для идентификации рынка и поведения акций.
- В области электронной коммерции этот алгоритм используется для прогнозирования предпочтений клиента на основе прошлого поведения.
Преимущество:
- Как упомянуто выше, алгоритм случайного леса может использоваться как для регрессии, так и для классификации по типу задачи. Это простой в использовании. Переоснащение набора данных не является проблемой в алгоритме случайного леса.
- Его можно использовать для определения наиболее важной функции среди доступных функций. С использованием гиперпараметра часто создаются хорошие прогнозы, и их очень легко понять.
- Случайный лес обладает высокой точностью, гибкостью и меньшей дисперсией.
Недостаток:
- По мере увеличения количества деревьев алгоритм становится медленным и неэффективным при обработке сценариев в реальном времени.
- Случайный лес занимает больше времени по сравнению с деревом решений.
- Это также требует больше ресурсов для вычислений.
Примеры: компании используют алгоритмы машинного обучения, чтобы лучше понимать своих клиентов и развивать свой бизнес. Алгоритм случайного леса может быть использован, чтобы понять предпочтения клиента. Его также можно использовать для прогнозирования вероятности того, что человек купит определенный товар. Предположим, что с учетом таких характеристик, как вес, рост, цвет, среднее значение, расход топлива и т. Д. Автомобиля, компания может предсказать, будет ли он успешным продуктом на рынке или нет. Его можно использовать для выявления факторов, ответственных за высокие продажи.
Вывод:
Алгоритм случайного леса прост в использовании и эффективен. Он может предсказывать с высокой точностью, и поэтому он очень популярен.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к алгоритму случайного леса. Здесь мы обсуждаем работу, понимание, важность, применение, преимущества и недостатки алгоритма случайного леса. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое алгоритм?
- Наивный байесовский алгоритм
- Что такое жадный алгоритм?
- Что такое озеро данных?
- Наиболее используемые техники ансамблевого обучения