Pregled slučajnog šumskog algoritma

Algoritmi su skup koraka koji slijede kako bi se napravio složeni izračun za rješavanje problema. Algoritmi su stvoreni za rješavanje problema strojnog učenja. Slučajni šumski algoritam jedan je takav algoritam koji se koristi za strojno učenje. Koristi se za obučavanje podataka na temelju prethodno hranjenih podataka i predviđanje mogućeg ishoda za budućnost. To je vrlo popularan i moćan algoritam strojnog učenja.

Razumijevanje algoritma slučajne šume

Algoritam slučajnih šuma zasnovan je na nadziranom učenju. Može se koristiti i za regresiju i za klasifikacijske probleme. Kao što ime sugerira, Random Forest može se promatrati kao zbirka algoritma više stabala odluka sa slučajnim uzorkovanjem. Ovaj je algoritam napravljen da iskorijeni nedostatke algoritma stabla odluka.

Nasumična šuma kombinacija je Breimanove ideje o "smeći" i slučajnog odabira značajki. Ideja je precizirati predviđanje uzimanjem prosjeka ili načina izlaza s više stabala odluka. Što se smatra većim brojem stabala, točan rezultat bit će.

Rad sa slučajnim šumama:

Da bismo razumjeli rad šume Random, prvo moramo razumjeti funkcioniranje stabla odluka jer se Random šuma temelji na stablima odluka.

Stablo odluke-

To je jednostavan, ali popularan algoritam koji slijedi pristup odozgo prema dolje. Svaki čvor u stablu odluke predstavlja atribut, a list predstavlja ishod. Grane koje povezuju čvorove s listovima jesu odluke ili pravila za predviđanje. Korijenski čvor je atribut koji najbolje opisuje skup podataka treninga. Tako je cjelokupni postupak dijagramiran u drvorednu strukturu.

Ograničenja stabla odlučivanja: Ima tendenciju prekomjernog korištenja baze podataka o obuci. Prema tome, kada se koriste s testom ili različitim podacima skupa podataka mogu biti različiti. Dovodi do loših odluka. Drveće može biti nestabilno jer mala promjena podataka može dovesti do potpuno drugog stabla.

Slučajna šuma koristi se metodom drva za postizanje željenog ishoda. Koncept je primijeniti algoritam stabla odlučivanja na skupu podataka, ali svaki put s različitim uzorcima podataka o treningu. Izlaz ovih stabala odluka bit će različit i može biti pristran na temelju podataka o treningu koji se šalju algoritmu. Dakle, konačni izlaz može se uzeti kao prosjek ili način izlaza pojedinačnog stabla odluka. Zbog toga se varijanca može smanjiti. Uzorkovanje se može obaviti zamjenom. Rezultati stabala odlučivanja rangirani su, a onaj s najvišim rangom bit će konačni rezultat Random Forest. Tako će dobiveni rezultat biti manje pristran i stabilniji.

Značaj slučajnog šumskog algoritma:

  • Slučajni šumski algoritam može se koristiti i za regresijski i za klasifikacijski model strojnog učenja.
  • Također može obraditi nedostajuće vrijednosti u skupu podataka.
  • Za razliku od stabla odluke, ono neće udovoljiti modelu i može se koristiti i za kategorijske varijable. Slučajna šuma dodaje slučajnost modela.
  • Za razliku od stabala odlučivanja, umjesto pretraživanja najvažnije značajke za izgradnju stabla odlučivanja, traži najbolju značajku koristeći slučajni podskup značajki.
  • A zatim generirajte izlaz na temelju najviše rangiranog izlaza stabala odluka o podskupini.

Primjer iz stvarnog života

Pretpostavimo da djevojka po imenu Lisa želi pokrenuti knjigu, pa je otišla jednom svom prijatelju Davidu i pitala za njegov prijedlog. Predložio je Lisi knjigu prema piscu kojeg je čitala. Slično tome, otišla je s još nekoliko prijatelja radi prijedloga i na temelju žanra, autora i izdavača predložila im je neke knjige. S toga je napravila popis. Potom je kupila knjigu koju je većina njezinih prijatelja predložila.

Pretpostavimo da su njezini prijatelji stablo i žanr odluka, autor, izdavač itd. Kao značajke podataka. Stoga će Lisa kod različitih prijatelja predstaviti različita stabla odluka. Dakle, izlaz algoritma je knjiga koja je dobila većinu glasova.

Primjerni šumski algoritam:

  • Algoritam slučajnih šuma koristi se u mnogim poljima poput bankarstva, e-trgovine, medicine, burze itd.
  • U bankarstvu se koristi za određivanje lojalnih kupaca i korisnika prijevara. Služi za otkrivanje koji kupac će moći vratiti zajam. Jer u bankarstvu je vrlo važno davati kredite samo onim klijentima koji će ih moći platiti na vrijeme. Također se koristi nasumična šuma za predviđanje je li kupac prijevara ili ne. Rast banke ovisi o takvoj vrsti predviđanja.
  • U području medicine, slučajna šuma koristi se za dijagnosticiranje bolesti na temelju prethodnih medicinskih kartona.
  • Na tržištu dionica slučajna šuma koristi se za identificiranje tržišta i ponašanja dionica.
  • U području e-trgovine, ovaj se algoritam koristi za predviđanje korisnikove preferencije na temelju prošlih ponašanja.

Prednost:

  • Kao što je spomenuto gore, algoritam Random Forest može se koristiti i za regresiju i za klasifikaciju tipa problema. Jednostavan je za upotrebu. Prekomjerno postavljanje skupa podataka nije problem u algoritmu slučajnih šuma.
  • Može se koristiti za prepoznavanje najvažnijih značajki među dostupnim značajkama. Uz uporabu hiperparametra često se daju dobra predviđanja i vrlo je jednostavno razumjeti.
  • Nasumična šuma ima visoku točnost, fleksibilnost i manje odstupanja.

Hendikep:

  • Kako se broj stabala povećava, algoritam postaje spor i neučinkovit u rukovanju scenarijima u stvarnom vremenu.
  • Slučajna šuma zahtijeva mnogo više vremena u odnosu na stablo odlučivanja.
  • Također je potrebno više resursa za računanje.

Primjeri: Tvrtke koriste algoritme strojnog učenja kako bi bolje razumjeli svoje kupce i povećali posao. Algoritam slučajnih šuma može se koristiti za razumijevanje preferencija kupca. Također se može koristiti za predviđanje vjerojatnosti da će netko kupiti određeni proizvod. Pretpostavimo da, s obzirom na značajke kao što su težina, visina, boja, prosjek, potrošnja goriva itd., Vozilo može predvidjeti hoće li biti uspješan proizvod na tržištu ili ne. Može se koristiti za prepoznavanje faktora koji su odgovorni za visoku prodaju.

Zaključak:

Algoritam nasumičnih šuma jednostavan je za korištenje i učinkovit algoritam. Može se predvidjeti s velikom točnošću i zato je vrlo popularan.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za slučajni šumski algoritam. Ovdje smo raspravljali o radu, razumijevanju, važnosti, primjeni, prednostima i nedostacima algoritma slučajne šume. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je algoritam?
  2. Naivni Bayesov algoritam
  3. Što je pohlepni algoritam?
  4. Što je podatkovno jezero?
  5. Najčešće korištene tehnike ansamblovskog učenja

Kategorija: