Überblick über den Random Forest-Algorithmus

Algorithmen sind eine Reihe von Schritten, die zur Durchführung einer komplexen Berechnung zur Lösung von Problemen befolgt werden. Algorithmen werden erstellt, um Probleme des maschinellen Lernens zu lösen. Random Forest-Algorithmus ist ein solcher Algorithmus, der für maschinelles Lernen verwendet wird. Es wird verwendet, um die Daten basierend auf den zuvor eingegebenen Daten zu trainieren und das mögliche Ergebnis für die Zukunft vorherzusagen. Es ist ein sehr beliebter und leistungsfähiger Algorithmus für maschinelles Lernen.

Grundlegendes zum Random Forest-Algorithmus

Der Random Forest-Algorithmus basiert auf überwachtem Lernen. Es kann sowohl für Regressions- als auch für Klassifizierungsprobleme verwendet werden. Wie der Name schon sagt, kann Random Forest als eine Sammlung von Algorithmen für Mehrfachentscheidungsbäume mit Zufallsstichproben angesehen werden. Dieser Algorithmus soll die Mängel des Entscheidungsbaumalgorithmus beseitigen.

Zufälliger Wald ist eine Kombination aus Breimans Idee des Absackens und einer zufälligen Auswahl von Features. Die Idee ist, die Vorhersage zu präzisieren, indem der Durchschnitt oder der Modus der Ausgabe mehrerer Entscheidungsbäume verwendet wird. Je größer die Anzahl der Entscheidungsbäume ist, desto präziser wird die Ausgabe.

Arbeiten des gelegentlichen Waldes:

Um die Funktionsweise des Random Forest zu verstehen, müssen wir zunächst die Funktionsweise des Entscheidungsbaums verstehen, da der Random Forest auf Entscheidungsbäumen basiert.

Entscheidungsbaum-

Es ist ein einfacher, aber beliebter Algorithmus, der einem Top-Down-Ansatz folgt. Jeder Knoten im Entscheidungsbaum repräsentiert ein Attribut und das Blatt repräsentiert das Ergebnis. Zweige, die Knoten mit Blättern verbinden, sind die Entscheidungen oder die Regeln für die Vorhersage. Der Stammknoten ist das Attribut, das den Trainingsdatensatz am besten beschreibt. Somit ist der Gesamtprozess in einer baumartigen Struktur dargestellt.

Einschränkungen des Entscheidungsbaums: Es besteht die Tendenz, dass der Trainingsdatensatz überlastet wird. Daher können bei Verwendung mit einem Test oder einem anderen Datensatz die Ergebnisse unterschiedlich sein. Es führt zu schlechten Entscheidungen. Bäume können instabil sein, da eine geringfügige Änderung der Daten zu einem völlig anderen Baum führen kann.

Random Forest verwendet die Absackmethode, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Das Konzept besteht darin, den Entscheidungsbaumalgorithmus auf den Datensatz anzuwenden, jedoch jedes Mal mit unterschiedlichen Stichproben von Trainingsdaten. Die Ausgabe dieser Entscheidungsbäume ist unterschiedlich und kann basierend auf den dem Algorithmus zugeführten Trainingsdaten verzerrt sein. Die endgültige Ausgabe kann also als Durchschnitt oder Modus der Ausgabe des einzelnen Entscheidungsbaums verwendet werden. Daher kann die Varianz verringert werden. Die Probenahme kann mit Austausch erfolgen. Die Ergebnisse von Entscheidungsbäumen werden eingestuft, und das Ergebnis mit dem höchsten Rang wird das Endergebnis von Random Forest sein. Somit ist die erhaltene Ausgabe weniger vorgespannt und stabiler.

Bedeutung des Random Forest-Algorithmus:

  • Random Forest-Algorithmus kann sowohl für Regressions- als auch für Klassifizierungsmodelle des maschinellen Lernens verwendet werden.
  • Es kann auch fehlende Werte im Datensatz verarbeiten.
  • Anders als der Entscheidungsbaum passt er nicht zum Modell und kann auch für kategoriale Variablen verwendet werden. Zufällige Gesamtstruktur fügt dem Modell Zufälligkeit hinzu.
  • Anders als bei Entscheidungsbäumen wird beim Durchsuchen des wichtigsten Einzelmerkmals zum Erstellen eines Entscheidungsbaums das beste Merkmal anhand einer zufälligen Teilmenge von Merkmalen für Bäume gesucht.
  • Anschließend wird die Ausgabe basierend auf der am besten bewerteten Ausgabe von Teilmengen-Entscheidungsbäumen generiert.

Beispiel aus dem wirklichen Leben

Angenommen, ein Mädchen namens Lisa möchte ein Buch beginnen, und sie ging zu einem ihrer Freunde David und fragte ihn um einen Vorschlag. Er schlug Lisa ein Buch vor, das auf dem Schriftsteller basierte, den sie gelesen hatte. In ähnlicher Weise ging sie zu ein paar anderen Freunden, um ihre Vorschläge zu erhalten, und basierend auf dem Genre, Autor und Verlag schlugen sie einige Bücher vor. Sie hat eine Liste daraus gemacht. Dann kaufte sie ein Buch, das die meisten ihrer Freunde vorgeschlagen hatten.

Nehmen Sie an, dass ihre Freunde Entscheidungsbaum und Genre, Autor, Herausgeber usw. Merkmale von Daten sind. Daher repräsentiert Lisa, die zu verschiedenen Freunden geht, verschiedene Entscheidungsbäume. Daher ist die Ausgabe des Algorithmus das Buch, das die meisten Stimmen erhalten hat.

Random Forest Algorithm-Anwendungen:

  • Random Forest-Algorithmus wird in vielen Bereichen wie Bankwesen, E-Commerce, Medizin, Börse usw. verwendet.
  • Im Bankwesen wird es verwendet, um treue Kunden und Betrugskunden zu bestimmen. Es wird ermittelt, welcher Kunde das Darlehen zurückzahlen kann. Weil es im Bankgeschäft sehr wichtig ist, Kredite nur an diejenigen Kunden zu vergeben, die in der Lage sind, diese rechtzeitig zu bezahlen. Eine zufällige Gesamtstruktur wird auch verwendet, um vorherzusagen, ob ein Kunde betrügerisch ist oder nicht. Das Wachstum der Bank hängt von solchen Prognosen ab.
  • Im medizinischen Bereich wird der Zufallswald verwendet, um die Krankheit basierend auf Patienten zu diagnostizieren, die an medizinischen Aufzeichnungen teilgenommen haben.
  • In der Börse wird der Zufallswald verwendet, um den Markt und das Aktienverhalten zu identifizieren.
  • Im Bereich E-Commerce wird dieser Algorithmus verwendet, um die Präferenz des Kunden basierend auf dem bisherigen Verhalten vorherzusagen.

Vorteil:

  • Wie oben erwähnt, kann der Random Forest-Algorithmus sowohl für die Regressions- als auch für die Klassifikationsproblematik verwendet werden. Es ist einfach zu bedienen. Eine Überanpassung des Datensatzes ist im Random Forest-Algorithmus kein Problem.
  • Es kann verwendet werden, um das wichtigste Merkmal unter den verfügbaren Merkmalen zu identifizieren. Mit der Verwendung von Hyperparametern werden oft gute Vorhersagen erstellt und es ist sehr einfach zu verstehen.
  • Die zufällige Gesamtstruktur weist eine hohe Genauigkeit, Flexibilität und geringere Varianz auf.

Nachteil:

  • Wenn die Anzahl der Bäume zunimmt, wird der Algorithmus langsam und ineffizient bei der Verarbeitung von Echtzeitszenarien.
  • Zufällige Gesamtstruktur ist im Vergleich zum Entscheidungsbaum zeitaufwändiger.
  • Es erfordert auch mehr Ressourcen für die Berechnung.

Beispiele: Unternehmen verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen, um ihre Kunden besser zu verstehen und ihr Geschäft auszubauen. Random Forest-Algorithmus kann verwendet werden, um die Präferenzen des Kunden zu verstehen. Es kann auch verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der eine Person ein bestimmtes Produkt kauft. Nehmen wir an, dass das Unternehmen anhand von Merkmalen wie Gewicht, Größe, Farbe, Durchschnitt, Kraftstoffverbrauch usw. eines Fahrzeugs vorhersagen kann, ob es ein erfolgreiches Produkt auf dem Markt sein wird oder nicht. Es kann verwendet werden, um Faktoren zu identifizieren, die für hohe Umsätze verantwortlich sind.

Fazit:

Der Random Forest-Algorithmus ist einfach zu verwenden und ein effektiver Algorithmus. Es kann mit hoher Genauigkeit vorhersagen und ist deshalb sehr beliebt.

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Kategorie:

Software-Entwicklung