Optimierung der Hyperparameter von Random Forest

Random Forest ist ein leistungsstarker Algorithmus für maschinelles Lernen, der für seine Fähigkeit bekannt ist, komplexe Datensätze zu verarbeiten und eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Bei einigen gegebenen Datensätzen erzielen die Standard-Hyperparameter von Random Forest jedoch möglicherweise keine optimalen Ergebnisse. Daher wird die Optimierung der Hyperparameter zu einem wichtigen Schritt zur Verbesserung der Modellleistung. Durch die Untersuchung verschiedener Hyperparameterkombinationen können Sie optimale Hyperparameterwerte finden, um ein robustes und genaues Modell zu erstellen. Dieser Prozess ist besonders wichtig für Random Forests, da er eine bessere Modellverallgemeinerung und Vorhersagegenauigkeit bietet.

Die Hyperparameter des Random Forest umfassen die Anzahl der Bäume, die Tiefe der Bäume und die Mindestanzahl von Stichproben pro Knoten. Um die Modellleistung zu optimieren, können verschiedene Hyperparameter-Tuning-Methoden verwendet werden, wie z. B. Rastersuche, Zufallssuche und Bayes'sche Optimierung. Die Rastersuche sucht nach der besten Kombination, indem alle möglichen Hyperparameterkombinationen ausgeschöpft werden. Bei der Zufallssuche wird der Hyperparameterraum zufällig abgetastet, um den optimalen Hyperparameter zu finden. Die Bayes'sche Optimierungsmethode verwendet die vorherige Verteilung und die Zielfunktion, um ein Gaußsches Prozessmodell zu erstellen, und passt die Hyperparameter kontinuierlich an, um die Zielfunktion zu minimieren. Bei der Anpassung von Hyperparametern ist die Kreuzvalidierung ein wesentlicher Schritt, um die Modellleistung zu bewerten und Über- und Unteranpassungsprobleme zu vermeiden.

Darüber hinaus gibt es einige gängige Techniken, die bei der Hyperparameteranpassung zufälliger Wälder verwendet werden können, wie zum Beispiel:

1. Durch Erhöhen der Anzahl von Bäumen kann das Modell verbessert werden Genauigkeit, erhöht aber den Rechenaufwand. Je mehr Bäume vorhanden sind, desto höher ist die Genauigkeit, aber sie neigt dazu, gesättigt zu sein.

2. Begrenzen Sie die Tiefe des Baums.

Durch die Begrenzung der Tiefe des Baums kann eine Überanpassung wirksam vermieden werden. Im Allgemeinen ist die Komplexität des Modells umso höher, je tiefer der Baum ist, und es kann leicht zu einer Überanpassung kommen.

3. Passen Sie die Mindestanzahl von Proben pro Knoten an.

Durch Anpassen der Mindestanzahl von Proben pro Knoten können Sie die Wachstumsgeschwindigkeit und Komplexität des Baums steuern. Eine geringere Mindestanzahl an Proben kann dazu führen, dass der Baum tiefer wächst, erhöht jedoch auch das Risiko einer Überanpassung. Eine größere Mindestanzahl an Proben kann das Wachstum des Baums einschränken, aber auch zu einer Unteranpassung führen.

4. Wählen Sie die entsprechende Anzahl von Features

Random Forest kann einen Teil der Features für das Training jedes Entscheidungsbaums zufällig auswählen und so vermeiden, dass bestimmte Features einen übermäßigen Einfluss auf das Modell haben. Im Allgemeinen gilt: Je mehr Funktionen Sie auswählen, desto höher ist die Genauigkeit des Modells, aber es erhöht auch den Rechenaufwand und das Risiko einer Überanpassung.

5. Verwenden Sie den OOB-Fehler, um die Modellleistung abzuschätzen.

Jeder Entscheidungsbaum in einer zufälligen Gesamtstruktur wird anhand eines Teils der Stichproben trainiert, sodass die Leistung des Modells anhand eines Satzes untrainierter Stichproben geschätzt werden kann Es handelt sich um die Out-Of-Bag-Probensammlung. Der OOB-Fehler kann verwendet werden, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu bewerten.

6. Wählen Sie geeignete Zufallssamen aus.

Die Zufälligkeit in Zufallswäldern beruht nicht nur auf der zufälligen Auswahl von Merkmalen, sondern auch auf der Auswahl zufälliger Samen. Unterschiedliche Zufallsstartwerte können zu einer unterschiedlichen Modellleistung führen. Daher müssen geeignete Zufallsstartwerte ausgewählt werden, um die Stabilität und Wiederholbarkeit des Modells sicherzustellen.

7. Stichproben erneut abtasten

Durch das erneute Abtasten von Stichproben kann die Vielfalt des Modells erhöht und dadurch die Genauigkeit des Modells verbessert werden. Zu den häufig verwendeten Resampling-Methoden gehören Bootstrap und SMOTE.

8. Verwenden Sie die Ensemble-Methode

Random Forest selbst ist eine Ensemble-Methode, die mehrere Random Forest-Modelle kombinieren kann, um ein leistungsfähigeres Modell zu bilden. Zu den häufig verwendeten Integrationsmethoden gehören Bagging und Boosting.

9. Betrachten Sie das Klassenungleichgewichtsproblem

Beim Umgang mit dem Klassenungleichgewichtsproblem können Zufallswälder zur Klassifizierung verwendet werden. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören das Erhöhen des Gewichts positiver Proben, das Reduzieren des Gewichts negativer Proben, die Verwendung kostensensitiven Lernens usw.

10. Feature Engineering nutzen

Feature Engineering kann dabei helfen, die Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Zu den häufig verwendeten Feature-Engineering-Methoden gehören Feature-Auswahl, Feature-Extraktion, Feature-Transformation usw.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOptimierung der Hyperparameter von Random Forest. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!