Översikt över slumpmässiga skogsalgoritmer

Algoritmer är en uppsättning steg som följs för att göra en komplex beräkning för att lösa problem. Algoritmer skapas för att lösa maskininlärningsproblem. Slumpmässig skogalgoritm är en sådan algoritm som används för maskininlärning. Det används för att träna uppgifterna baserat på de tidigare matade uppgifterna och förutsäga det möjliga utfallet för framtiden. Det är en mycket populär och kraftfull maskininlärningsalgoritm.

Förstå den slumpmässiga skogalgoritmen

Den slumpmässiga skogalgoritmen är baserad på övervakad inlärning. Det kan användas för både regressions- och klassificeringsproblem. Som namnet antyder kan Random Forest ses som en samling algoritmer för flera beslutsträd med slumpmässig provtagning. Denna algoritm är gjord för att utrota bristerna i beslutsträdets algoritm.

Slumpmässig skog är en kombination av Breimans "bagging" -idé och slumpmässigt urval av funktioner. Tanken är att göra förutsägelsen exakt genom att ta genomsnitt eller läge för resultatet från flera beslutsträd. Ju större antalet beslutsträd anses, desto mer exakt kommer resultatet att bli.

Working of Random Forest:

För att förstå hur slumpmässig skog fungerar måste vi först förstå hur beslutsträdet fungerar, eftersom slumpmässiga skogen bygger på beslutsträd.

Beslutsträd-

Det är en enkel men populär algoritm som följer en ovanifrån och ner metod. Varje nod i beslutsträdet representerar ett attribut och bladet representerar resultatet. Grenar som länkar noder till blad är besluten eller reglerna för förutsägelse. Rotnoden är det attribut som bäst beskriver träningsdatasättet. Den totala processen diagrammas således i en trädliknande struktur.

Begränsningar av beslutsträdet: Det tenderar att överföra träningsdatasättet. Därför kan de användas vid test eller olika datasatser. Det leder till dåliga beslut. Träd kan vara instabila eftersom en liten dataändring kan leda till ett helt annat träd.

Slumpmässig skog använder påsningsmetoden för att få önskat resultat. Konceptet är att tillämpa beslutsträdalgoritmen på datasatsen men varje gång med olika prover av träningsdata. Utgången från dessa beslutsträd kommer att vara annorlunda och kan vara partisk baserad på träningsdata som matas till algoritmen. Så den slutliga utgången kan tas som genomsnitt eller läge för utgången från enskilt beslutsträd. Därför kan variansen reduceras. Provtagningen kan göras med utbyte. Utgångarna från beslutsträd rankas och den med den högsta rankingen kommer att bli den slutliga produktionen från Random Forest. Således kommer den erhållna utgången att vara mindre partisk och mer stabil.

Betydelsen av slumpmässig skogsalgoritm:

  • Slumpmässig skogalgoritm kan användas för både regressions- och klassificeringsmodeller för maskininlärning.
  • Det kan också hantera saknade värden i datasatsen.
  • Till skillnad från beslutsträdet kommer den inte att överföra modellen och kan också användas för kategoriska variabler. Slumpmässig skog lägger till slumpmässighet till modellen.
  • Till skillnad från beslutsträd, istället för att söka efter den enskilt viktigaste funktionen för att bygga ett beslutsträd runt, söker den efter den bästa funktionen med hjälp av en slumpmässig delmängd av funktioner för träd.
  • Och generera sedan utdata baserat på den mest rankade utdata från undergruppens beslutsträd.

Exempel på verkliga livet

Anta att en tjej som heter Lisa vill starta en bok, så hon gick till en av sina vänner David och frågade efter hans förslag. Han föreslog Lisa en bok baserad på författaren hon hade läst. På liknande sätt gick hon till några andra vänner för sina förslag och baserade på genren, författaren och förlaget föreslog de några böcker. Hon gjorde en lista av det. Sedan köpte hon en bok som de flesta av hennes vänner hade föreslagit.

Anta att hennes vänner är beslutsträd och genre, författare, förläggare, etc. är funktioner i data. Därför att Lisa åker till olika vänner är en representation av olika beslutsträd. Därför är algoritmens utgång den bok som fick flest röster.

Slumpmässiga skogalgoritmapplikationer:

  • Slumpmässig skogalgoritm används på många områden som bank, e-handel, medicin, aktiemarknad etc.
  • I bankverksamhet används det för att bestämma lojala kunder och bedrägeri kunder. Det används för att upptäcka vilken kund som kommer att kunna betala tillbaka lånet. Eftersom inom bankrörelsen är det mycket viktigt att bara ge lån till de kunder som kommer att kunna betala det i tid. En slumpmässig skog används också för att förutsäga om en kund är bedräglig eller inte. Bankens tillväxt beror på sådan typ av förutsägelse.
  • Inom läkemedelsområdet används den slumpmässiga skogen för att diagnostisera sjukdomen baserat på patienter tidigare medicinska journaler.
  • På aktiemarknaden används den slumpmässiga skogen för att identifiera marknadens och aktiebeteendet.
  • Inom fältet e-handel används denna algoritm för att förutsäga kundens preferens baserat på tidigare beteende.

Fördel:

  • Som nämnts ovan kan slumpmässig skogsalgoritm användas för både regression och klassificeringstyp av problem. Det är lätt att använda. Överpassning av datasättet är inte ett problem i den slumpmässiga skogsalgoritmen.
  • Det kan användas för att identifiera den viktigaste funktionen bland tillgängliga funktioner. Med hjälp av hyperparametrar produceras ofta goda förutsägelser och det är mycket enkelt att förstå.
  • Den slumpmässiga skogen har hög noggrannhet, flexibilitet och mindre varians.

Nackdel:

  • När antalet träd ökar blir algoritmen långsam och ineffektiv när det gäller att hantera realtidsscenarier.
  • Slumpmässig skog är mer tidskrävande jämfört med beslutsträdet.
  • Det kräver också mer resurser för beräkning.

Exempel: Företag använder maskininlärningsalgoritmer för att förstå sina kunder bättre och växa sin verksamhet. Slumpmässig skogsalgoritm kan användas för att förstå kundens preferenser. Det kan också användas för att förutsäga sannolikheten för att en person köper en viss produkt. Anta, med tanke på funktioner som vikt, höjd, färg, medelvärde, bränsleförbrukning etc. i ett fordon, kan företaget förutsäga om det kommer att bli en framgångsrik produkt på marknaden eller inte. Det kan användas för att identifiera faktorer som är ansvariga för hög försäljning.

Slutsats:

Den slumpmässiga skogalgoritmen är enkel att använda och en effektiv algoritm. Det kan förutsäga med hög noggrannhet och det är därför det är mycket populärt.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Random Forest Algoritm. Här diskuterar vi den slumpmässiga skogsalgoritmens arbete, förståelse, vikt, tillämpning, fördelar och nackdelar. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är en algoritm?
  2. Naive Bayes algoritm
  3. Vad är en girig algoritm?
  4. Vad är en Data Lake?
  5. Mest använda tekniker för lärande av ensemble

Kategori:

Mjukvaruutveckling