Oversigt over tilfældig skovalgoritme

Algoritmer er et sæt trin, der følges for at udføre en kompleks beregning for at løse problemer. Algoritmer oprettes for at løse maskinlæringsproblemer. Tilfældig skovalgoritme er en sådan algoritme, der bruges til maskinlæring. Det bruges til at træne dataene baseret på de tidligere fodrede data og forudsige det mulige resultat for fremtiden. Det er en meget populær og kraftfuld maskinlæringsalgoritme.

Forståelse af den tilfældige skovalgoritme

Den tilfældige skovalgoritme er baseret på overvåget læring. Det kan bruges til både regressions- og klassificeringsproblemer. Som navnet antyder, kan tilfældig skov ses som en samling af algoritmer med flere beslutnings træer med tilfældig prøveudtagning. Denne algoritme er lavet til at udrydde manglerne i beslutningstræealgoritmen.

Tilfældig skov er en kombination af Breimans "bagging" -idee og tilfældige valg af funktioner. Ideen er at gøre forudsigelsen præcis ved at tage gennemsnit eller tilstand for output fra flere beslutningstræer. Jo større antallet af beslutningstræer betragtes, desto mere præcist bliver output.

Working of Random Forest:

For at forstå brugen af ​​den tilfældige skov skal vi først forstå beslutningen træets funktion, da den tilfældige skov er baseret på beslutningstræer.

Beslutningstræ-

Det er en enkel, men populær algoritme, der følger en top-down tilgang. Hver knude i beslutningstræet repræsenterer en attribut, og bladet repræsenterer resultatet. Filialer, der knytter knudepunkter til blade er beslutningerne eller reglerne for forudsigelse. Rodenoden er den attribut, der bedst beskriver træningsdatasættet. Den samlede proces skemaes således i en trælignende struktur.

Begrænsninger i beslutningstræet: Det har en tendens til at overdrives på træningsdatasættet. Når de bruges sammen med en test eller forskellige datasætresultater, kan de derfor være forskellige. Det fører til dårlige beslutninger. Træer kan være ustabile, da en lille ændring i data kan føre til et helt andet træ.

Tilfældig skov bruger posemetoden for at få det ønskede resultat. Konceptet er at anvende beslutningstræealgoritmen på datasættet, men hver gang med forskellige prøver af træningsdata. Outputet fra disse beslutningstræer vil være anderledes og kan være partisk baseret på træningsdata, der mates til algoritmen. Så den endelige output kan tages som gennemsnit eller tilstand for output fra det individuelle beslutningstræ. Derfor kan variansen reduceres. Prøveudtagningen kan udføres med udskiftning. Afgange fra beslutningstræer rangeres, og den med den højeste rang vil være den endelige produktion af Random Forest. Det opnåede output vil således være mindre partisk og mere stabilt.

Betydningen af ​​tilfældig skovalgoritme:

  • Tilfældig skovalgoritme kan bruges til både regressions- og klassificeringsmodeller for maskinlæring.
  • Det kan også håndtere manglende værdier i datasættet.
  • I modsætning til beslutningstræet overpasser den ikke modellen og kan også bruges til kategoriske variabler. Tilfældig skov tilføjer modellen tilfældighed.
  • I modsætning til beslutningstræer søger den i stedet for at søge efter den mest vigtige funktion for at opbygge et beslutningstræ omkring den bedste funktion ved hjælp af en tilfældig delmængde af funktioner til træer.
  • Og generer derefter output baseret på det mest rangerede output af undermængde beslutningstræer.

Eksempel på det virkelige liv

Antag, at en pige ved navn Lisa vil starte en bog, så hun gik til en af ​​hendes venner David og bad om hans forslag. Han foreslog Lisa en bog baseret på den forfatter, hun havde læst. Tilsvarende gik hun til et par andre venner for at få deres forslag og baseret på genren, forfatteren og udgiveren foreslog de nogle bøger. Hun lavede en liste ud af det. Derefter købte hun en bog, som de fleste af hendes venner havde foreslået.

Antag, at hendes venner er beslutningstræ og genre, forfatter, udgiver osv. Er egenskaber ved data. Derfor går Lisa til forskellige venner som en repræsentation af forskellige beslutningstræer. Derfor er output fra algoritmen den bog, der fik flest af stemmerne.

Tilfældige skovalgoritme-applikationer:

  • Tilfældig skovalgoritme bruges på mange områder som bank, e-handel, medicin, aktiemarked osv.
  • I bankbrug bruges det til at bestemme loyale kunder og bedragerikunder. Det bruges til at registrere, hvilken kunde der kan betale lånet tilbage. Fordi i bank er det meget vigtigt at udstede lån kun til de kunder, der vil være i stand til at betale det i tide. En tilfældig skov bruges også til at forudsige, om en kunde er svigagtig eller ej. Bankens vækst afhænger af en sådan type forudsigelse.
  • Inden for det medicinske felt bruges den tilfældige skov til at diagnosticere sygdommen baseret på patienter fra tidligere medicinske poster.
  • På aktiemarkedet bruges den tilfældige skov til at identificere markedet og aktieadfærd.
  • Inden for e-handel bruges denne algoritme til at forudsige kundens præference baseret på fortidens opførsel.

Fordel:

  • Som nævnt ovenfor kan tilfældig skovalgoritme bruges til både regression og klassificeringstype af problemer. Det er let at bruge. Overfitting af datasættet er ikke et problem i den tilfældige skovalgoritme.
  • Det kan bruges til at identificere den vigtigste funktion blandt tilgængelige funktioner. Ved brug af hyperparameter frembringes ofte gode forudsigelser, og det er meget let at forstå.
  • Den tilfældige skov har høj nøjagtighed, fleksibilitet og mindre varians.

Ulempe:

  • Efterhånden som antallet af træer øges, bliver algoritmen langsom og ineffektiv til håndtering af realtidsscenarier.
  • Tilfældig skov er mere tidskrævende sammenlignet med beslutningstræet.
  • Det kræver også flere ressourcer til beregning.

Eksempler: Virksomheder bruger maskinlæringsalgoritmer til at forstå deres kunder bedre og vokse deres forretning. Tilfældig skovalgoritme kan bruges til at forstå kundens præference. Det kan også bruges til at forudsige sandsynligheden for, at en person køber et bestemt produkt. Antag, at givet funktioner som vægt, højde, farve, gennemsnit, brændstofforbrug osv. Af et køretøj, kan virksomheden forudsige, om det vil være et vellykket produkt på markedet eller ej. Det kan bruges til at identificere faktorer, der er ansvarlige for stort salg.

Konklusion:

Den tilfældige skovalgoritme er enkel at bruge og en effektiv algoritme. Det kan forudsige med stor nøjagtighed, og det er derfor, det er meget populært.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til den tilfældige skovalgoritme. Her drøfter vi arbejdet, forståelsen, vigtigheden, anvendelsen, fordele og ulemper ved den tilfældige skovalgoritme. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Hvad er en algoritme?
  2. Naive Bayes algoritme
  3. Hvad er en grådig algoritme?
  4. Hvad er en datasø?
  5. Mest anvendte teknikker til ensemblæring

Kategori: