Overzicht van willekeurig bosalgoritme
Algoritmen zijn een reeks stappen die worden gevolgd om een complexe berekening uit te voeren om problemen op te lossen. Algoritmen worden gecreëerd om problemen met machine learning op te lossen. Random forest-algoritme is zo'n algoritme dat wordt gebruikt voor machine learning. Het wordt gebruikt om de gegevens te trainen op basis van de eerder ingevoerde gegevens en de mogelijke uitkomst voor de toekomst te voorspellen. Het is een zeer populair en krachtig algoritme voor machine learning.
Het Random Forest-algoritme begrijpen
Het random forest-algoritme is gebaseerd op begeleid leren. Het kan worden gebruikt voor zowel regressie- als classificatieproblemen. Zoals de naam al doet vermoeden, kan Random Forest worden gezien als een verzameling algoritmen met meerdere beslissingsbomen met willekeurige steekproeven. Dit algoritme is gemaakt om de tekortkomingen van het beslissingsboomalgoritme te verhelpen.
Willekeurig bos is een combinatie van het idee van 'zakken' van Breiman en een willekeurige selectie van functies. Het idee is om de voorspelling nauwkeurig te maken door het gemiddelde of de modus van de uitvoer van meerdere beslissingsbomen te nemen. Hoe groter het aantal beslissingsbomen, hoe preciezer de uitvoer zal zijn.
Werking van Random Forest:
Om de werking van het willekeurige bos te begrijpen, moeten we eerst de werking van de beslissingsboom begrijpen, omdat het willekeurige bos op beslissingsbomen is gebaseerd.
Beslissingsboom-
Het is een eenvoudig maar populair algoritme dat een top-downbenadering volgt. Elke knoop in de beslissingsboom vertegenwoordigt een attribuut en het blad vertegenwoordigt de uitkomst. Takken die knopen aan bladeren koppelen zijn de beslissingen of de regels voor voorspelling. Het root-knooppunt is het kenmerk dat de trainingsgegevensset het beste beschrijft. Aldus wordt het totale proces in een boomachtige structuur weergegeven.
Beperkingen van beslissingsboom: deze heeft de neiging om te veel te passen op de trainingsdataset. Daarom kunnen de resultaten bij gebruik met een test of verschillende gegevensset verschillen. Het leidt tot slechte beslissingen. Bomen kunnen onstabiel zijn, omdat een kleine verandering in gegevens kan leiden tot een compleet andere boom.
Random forest gebruikt de bagging-methode om het gewenste resultaat te krijgen. Het concept is om het beslissingsboomalgoritme op de dataset toe te passen, maar telkens met verschillende voorbeelden van trainingsgegevens. De output van deze beslissingsbomen zal anders zijn en mogelijk bevooroordeeld zijn op basis van de trainingsgegevens die naar het algoritme worden gevoerd. Dus de uiteindelijke output kan worden genomen als gemiddelde of modus van de output van individuele beslissingsboom. Vandaar dat variantie kan worden verminderd. De bemonstering kan worden gedaan met vervanging. De output van beslissingsbomen wordt gerangschikt en degene met de hoogste rang zal de uiteindelijke output van Random Forest zijn. Aldus zal de verkregen output minder bevooroordeeld en stabieler zijn.
Het belang van willekeurig bosalgoritme:
- Random forest-algoritme kan worden gebruikt voor zowel regressie- als classificatiemodellen van machine learning.
- Het kan ook ontbrekende waarden in de gegevensset verwerken.
- In tegenstelling tot de beslissingsboom past het niet op het model en kan het ook voor categorische variabelen worden gebruikt. Willekeurig bos voegt willekeur aan het model toe.
- In tegenstelling tot beslissingsbomen, zoekt het in plaats van te zoeken naar de belangrijkste functie om een beslissingsboom rond te bouwen, de beste functie met behulp van een willekeurige subset van functies voor bomen.
- En genereer vervolgens de output op basis van de meest gerangschikte output van subset beslissingsbomen.
Voorbeeld uit het echte leven
Stel dat een meisje genaamd Lisa een boek wil beginnen, dus ging ze naar een van haar vrienden David en vroeg om zijn suggestie. Hij stelde Lisa een boek voor op basis van de schrijfster die ze had gelezen. Evenzo ging ze naar een paar andere vrienden voor hun suggesties en op basis van het genre, de auteur en de uitgever stelden ze enkele boeken voor. Daar heeft ze een lijst van gemaakt. Toen kocht ze een boek dat de meeste van haar vrienden hadden voorgesteld.
Stel dat haar vrienden beslissingsboom en genre, auteur, uitgever, enz. Zijn als kenmerken van gegevens. Vandaar dat Lisa die naar verschillende vrienden gaat, een weergave is van verschillende beslissingsbomen. Daarom is de output van het algoritme het boek dat de meeste stemmen kreeg.
Random Forest Algorithm-toepassingen:
- Random forest-algoritme wordt op veel gebieden gebruikt, zoals bankieren, e-commerce, medicijnen, aandelenmarkt, enz.
- In het bankwezen wordt het gebruikt om loyale klanten en fraudeklanten te bepalen. Het wordt gebruikt om te detecteren welke klant de lening kan terugbetalen. Omdat het bij bankieren erg belangrijk is om alleen leningen te verstrekken aan klanten die het op tijd kunnen betalen. Ook wordt een willekeurig forest gebruikt om te voorspellen of een klant frauduleus is of niet. De groei van de bank hangt af van een dergelijke voorspelling.
- Op medicinaal gebied wordt het willekeurige bos gebruikt om de ziekte te diagnosticeren op basis van eerdere medische dossiers van patiënten.
- Op de aandelenmarkt wordt het willekeurige bos gebruikt om het markt- en aandelengedrag te identificeren.
- Op het gebied van e-commerce wordt dit algoritme gebruikt om de voorkeur van de klant te voorspellen op basis van gedrag uit het verleden.
Voordeel:
- Zoals hierboven vermeld, kan Random forest-algoritme worden gebruikt voor zowel regressie als het classificatietype van het probleem. Het is gemakkelijk te gebruiken. Overfitting van de dataset is geen probleem in het random forest-algoritme.
- Het kan worden gebruikt om de belangrijkste functie van de beschikbare functies te identificeren. Met het gebruik van hyperparameter worden vaak goede voorspellingen geproduceerd en is het heel eenvoudig te begrijpen.
- Het willekeurige forest heeft een hoge nauwkeurigheid, flexibiliteit en minder variantie.
Nadeel:
- Naarmate het aantal bomen toeneemt, wordt het algoritme traag en ineffectief bij het verwerken van realtime scenario's.
- Willekeurig bos kost meer tijd in vergelijking met de beslissingsboom.
- Het vereist ook meer middelen voor berekening.
Voorbeelden: bedrijven gebruiken algoritmen voor machine learning om hun klanten beter te begrijpen en hun bedrijf te laten groeien. Random forest-algoritme kan worden gebruikt om de voorkeur van de klant te begrijpen. Het kan ook worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen dat een persoon een bepaald product koopt. Stel dat, gezien kenmerken zoals gewicht, lengte, kleur, gemiddelde, brandstofverbruik, etc. van een voertuig, het bedrijf kan voorspellen of het een succesvol product op de markt zal zijn of niet. Het kan worden gebruikt om factoren te identificeren die verantwoordelijk zijn voor hoge verkopen.
Conclusie:
Het random forest-algoritme is eenvoudig te gebruiken en een effectief algoritme. Het kan met hoge nauwkeurigheid voorspellen en daarom is het erg populair.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor het Random Forest Algorithm. Hier bespreken we de werking, het begrip, het belang, de toepassing, de voor- en nadelen van het Random Forest-algoritme. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is een algoritme?
- Naïef Bayes-algoritme
- Wat is een hebzuchtig algoritme?
- Wat is een Data Lake?
- Meest gebruikte technieken van ensemble leren