Anwendung von Random Forest im maschinellen Lernen

Random Forest verwendet mehrere Klassifizierungsbäume, um den Eingabevektor zu klassifizieren. Jeder Baum hat ein Klassifizierungsergebnis, und die Klassifizierung mit der höchsten Stimmenzahl wird schließlich als Endergebnis ausgewählt.

Das Obige ist eine Einführung in Random Forest. Schauen wir uns als Nächstes den Arbeitsablauf des Random Forest-Algorithmus an.

Schritt 1: Wählen Sie zunächst eine Zufallsstichprobe aus dem Datensatz aus.

Schritt 2: Für jede Stichprobe erstellt der Algorithmus einen Entscheidungsbaum. Anschließend werden die Vorhersageergebnisse für jeden Entscheidungsbaum erhalten.

Schritt 3: Über jedes erwartete Ergebnis in diesem Schritt wird abgestimmt.

Schritt 4: Wählen Sie abschließend das Vorhersageergebnis mit den meisten Stimmen als endgültiges Vorhersageergebnis aus.

Prinzip des Random-Forest-Algorithmus

Vorteile der Random-Forest-Methode

• Durch Mittelung oder Integration der Ausgabe verschiedener Entscheidungsbäume wird das Problem der Überanpassung gelöst.
• Zufällige Wälder schneiden für eine Vielzahl von Datenelementen besser ab als ein einzelner Entscheidungsbaum.
• Der Random-Forest-Algorithmus behält eine hohe Genauigkeit bei, auch wenn große Datenmengen fehlen.

Merkmale von Random Forest beim maschinellen Lernen

• Der derzeit genaueste Algorithmus.
• Geeignet für große Datenbanken.
• Kann Zehntausende Eingabevariablen verarbeiten, ohne eine davon zu löschen.
• Berechnen Sie die Bedeutung mehrerer Variablen bei der Klassifizierung.
• Wenn der Wald wächst, generiert er eine interne unvoreingenommene Schätzung des Generalisierungsfehlers.
• Bietet eine gute Strategie zum Erraten verlorener Daten, die auch bei massivem Datenverlust ihre Genauigkeit beibehält.
• Enthält Methoden zum Ausgleich der Ungenauigkeiten ungleichmäßiger Datensätze in Quasi-Populationen.
• Der erstellte Wald kann gespeichert und in Zukunft für andere Daten verwendet werden.
• Erstellen Sie Prototypen, um Beziehungen zwischen Variablen und Kategorien darzustellen.
• Berechnen Sie den Abstand zwischen Paaren von Beispielen. Dies ist nützlich für die Clusterbildung, die Erkennung von Ausreißern oder die Bereitstellung einer ansprechenden Datenansicht (maßstabsgetreu).
• Unbeschriftete Daten können verwendet werden, um mithilfe der oben genannten Funktionen unbeaufsichtigtes Clustering, Datenvisualisierung und Ausreißeridentifizierung zu erstellen.
• Bietet einen Mechanismus zum experimentellen Finden variabler Interaktionen.

Wenn wir ein zufälliges Waldmodell anhand eines Datensatzes mit bestimmten Merkmalen trainieren, kann uns das resultierende Modellobjekt sagen, welche Merkmale während des Trainingsprozesses am relevantesten sind, dh welche Merkmale den größten Einfluss auf das Ziel haben Variable. Die Bedeutung dieser Variablen wird für jeden Baum in der Zufallsstruktur bestimmt und dann über die gesamte Gesamtstruktur gemittelt, um eine einzelne Kennzahl für jedes Merkmal zu erstellen. Diese Metrik kann verwendet werden, um Features nach Relevanz zu sortieren und unser Random-Forest-Modell nur mithilfe dieser Features neu zu trainieren.

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