Panoramica sull'algoritmo casuale della foresta
Gli algoritmi sono una serie di passaggi seguiti per eseguire un calcolo complesso per risolvere i problemi. Gli algoritmi sono creati per risolvere i problemi di apprendimento automatico. L'algoritmo di foresta casuale è uno di questi algoritmi utilizzato per l'apprendimento automatico. Viene utilizzato per addestrare i dati in base ai dati precedentemente forniti e prevedere i possibili risultati per il futuro. È un algoritmo di machine learning molto popolare e potente.
Comprensione dell'algoritmo casuale della foresta
L'algoritmo di foresta casuale si basa sull'apprendimento supervisionato. Può essere utilizzato sia per problemi di regressione che di classificazione. Come suggerisce il nome, Random Forest può essere visualizzato come una raccolta di più algoritmi di alberi decisionali con campionamento casuale. Questo algoritmo è stato creato per eliminare le carenze dell'algoritmo dell'albero decisionale.
La foresta casuale è una combinazione dell'idea di "insaccamento" di Breiman e della selezione casuale di funzionalità. L'idea è di rendere precisa la previsione prendendo la media o la modalità dell'output di più alberi decisionali. Maggiore è il numero di alberi decisionali, più preciso sarà l'output.
Funzionamento della foresta casuale:
Per comprendere il funzionamento della foresta casuale, in primo luogo, dobbiamo capire il funzionamento dell'albero decisionale poiché la foresta casuale si basa su alberi decisionali.
Albero decisionale-
È un algoritmo semplice ma popolare che segue un approccio top-down. Ogni nodo nella struttura decisionale rappresenta un attributo e la foglia rappresenta il risultato. I rami che collegano i nodi alle foglie sono le decisioni o le regole per la previsione. Il nodo radice è l'attributo che meglio descrive il set di dati di addestramento. Pertanto, l'intero processo è rappresentato in una struttura ad albero.
Limitazioni dell'albero decisionale: tende a sovraccaricare il set di dati di addestramento. Pertanto, se utilizzato con un test o risultati di set di dati diversi possono essere diversi. Porta a decisioni sbagliate. Gli alberi possono essere instabili in quanto una leggera modifica dei dati può portare a un albero completamente diverso.
La foresta casuale utilizza il metodo di insacco per ottenere il risultato desiderato. Il concetto è applicare l'algoritmo dell'albero decisionale sul set di dati, ma ogni volta con diversi campioni di dati di allenamento. L'output di questi alberi delle decisioni sarà diverso e potrebbe essere distorto in base ai dati di training forniti all'algoritmo. Pertanto, l'output finale può essere preso come media o modalità dell'output dell'albero delle decisioni individuali. Quindi la varianza può essere ridotta. Il campionamento può essere eseguito con la sostituzione. I risultati degli alberi delle decisioni vengono classificati e quello con il livello più alto sarà l'output finale di Random Forest. Pertanto, l'output ottenuto sarà meno distorto e più stabile.
Importanza dell'algoritmo casuale della foresta:
- L'algoritmo di foresta casuale può essere utilizzato sia per i modelli di regressione che di classificazione dell'apprendimento automatico.
- Può anche gestire valori mancanti nel set di dati.
- A differenza dell'albero decisionale, non si adatta al modello e può essere utilizzato anche per variabili categoriali. La foresta casuale aggiunge casualità al modello.
- A differenza degli alberi decisionali, invece di cercare la singola caratteristica più importante per costruire un albero decisionale, cerca la funzione migliore usando un sottoinsieme casuale di funzionalità per gli alberi.
- E quindi generare l'output in base all'output più classificato degli alberi decisionali del sottoinsieme.
Esempio di vita reale
Supponiamo che una ragazza di nome Lisa voglia iniziare un libro, quindi è andata da uno dei suoi amici David e ha chiesto il suo suggerimento. Suggerì a Lisa un libro basato sulla scrittrice che aveva letto. Allo stesso modo, è andata ad alcuni altri amici per i loro suggerimenti e in base al genere, autore ed editore hanno suggerito alcuni libri. Ne ha fatto una lista. Quindi acquistò un libro che la maggior parte delle sue amiche aveva suggerito.
Supponiamo che i suoi amici siano albero delle decisioni e genere, autore, editore, ecc. Come caratteristiche dei dati. Quindi Lisa che va a diversi amici è una rappresentazione di diversi alberi decisionali. Pertanto, l'output dell'algoritmo è il libro che ha ottenuto la maggior parte dei voti.
Applicazioni casuali di algoritmo forestale:
- L'algoritmo di foresta casuale viene utilizzato in molti settori come bancario, e-commerce, medicina, borsa, ecc.
- Nel settore bancario, viene utilizzato per determinare clienti fedeli e clienti fraudolenti. Viene utilizzato per rilevare quale cliente sarà in grado di rimborsare il prestito. Perché nel settore bancario è molto importante concedere prestiti solo a quei clienti che saranno in grado di pagarli in tempo. Inoltre, viene utilizzata una foresta casuale per prevedere se un cliente è fraudolento o meno. La crescita della banca dipende da questo tipo di previsione.
- In campo medicinale, la foresta casuale viene utilizzata per diagnosticare la malattia in base alle cartelle cliniche passate dei pazienti.
- Nel mercato azionario, la foresta casuale viene utilizzata per identificare il comportamento del mercato e degli stock.
- Nel campo dell'e-commerce, questo algoritmo viene utilizzato per prevedere le preferenze del cliente in base al comportamento passato.
Vantaggio:
- Come accennato in precedenza, l'algoritmo di foresta casuale può essere utilizzato sia per la regressione sia per il tipo di classificazione del problema. È facile da usare. Il sovradimensionamento del set di dati non è un problema nell'algoritmo di foresta casuale.
- Può essere utilizzato per identificare la funzionalità più importante tra le funzionalità disponibili. Con l'uso dell'iperparametro vengono spesso prodotte buone previsioni ed è molto semplice da capire.
- La foresta casuale ha alta precisione, flessibilità e meno varianza.
Svantaggio:
- All'aumentare del numero di alberi, l'algoritmo diventa lento e inefficace nella gestione di scenari in tempo reale.
- La foresta casuale richiede più tempo rispetto all'albero decisionale.
- Richiede anche più risorse per il calcolo.
Esempi: le aziende utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per comprendere meglio i propri clienti e far crescere il proprio business. L'algoritmo di foresta casuale può essere utilizzato per comprendere le preferenze del cliente. Può anche essere utilizzato per prevedere la probabilità che una persona acquisti un determinato prodotto. Supponiamo, date le caratteristiche come peso, altezza, colore, media, consumo di carburante, ecc. Di un veicolo, la società può prevedere se sarà un prodotto di successo sul mercato o meno. Può essere utilizzato per identificare i fattori responsabili delle vendite elevate.
Conclusione:
L'algoritmo di foresta casuale è semplice da usare e un algoritmo efficace. Può prevedere con elevata precisione ed è per questo che è molto popolare.
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