Python 인공지능 알고리즘의 랜덤 포레스트 프로세스는 무엇입니까?

Random Forest

(Random Forest)는 의사결정 트리(앞서 설명한) 기반의 앙상블 학습 알고리즘으로 분류 및 회귀 문제를 모두 처리할 수 있습니다.

랜덤 포레스트의 기본 아이디어는 샘플과 특징을 무작위로 선택하여 여러 의사결정 트리를 생성한 다음 다수결(분류 문제) 또는 평균 계산(회귀 문제)을 통해 최종 결과를 얻는 것입니다. 구체적으로 랜덤 포레스트의 학습 과정은 다음 단계로 나눌 수 있습니다.

• 먼저 원본 데이터 세트에서 특정 개수의 샘플을 무작위로 선택하여 새로운 학습 세트를 구성합니다.

• 특정 개수의 샘플을 무작위로 선택합니다. 모든 특성의 샘플 노드의 후보 특성인 특성 수

• 위의 훈련 세트와 후보 특성을 사용하여 의사결정 트리를 생성하세요

• 1~3단계를 여러 번 반복하여 여러 의사결정 트리를 생성하세요

• 분류 문제의 경우 각 결정 트리 내의 각 리프 노드는 카테고리를 나타내며, 회귀 문제의 경우 최종 결과는 과반수 투표이며, 최종 결과는 모든 결정 트리 출력의 평균입니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 划分训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.3)
# 提取训练集特征和标签
train_x = train.drop(columns=['label'])
train_y = train['label']
# 构建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0)
# 拟合模型
rf.fit(train_x, train_y)
# 提取测试集特征和标签
test_x = test.drop(columns=['label'])
test_y = test['label']
# 预测并计算准确率
pred_y = rf.predict(test_x)
accuracy = accuracy_score(test_y, pred_y)
print("Accuracy:", accuracy)

코드를 구현할 때, 먼저 필수 라이브러리를 가져와야 합니다. 그런 다음 데이터를 읽어서 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다. 이후 훈련 세트의 특징과 라벨을 추출하고 이 데이터를 기반으로 랜덤 포레스트 모델을 구축합니다. 모델을 피팅한 후 테스트 세트의 특징을 추출하고 모델을 사용하여 예측하고 예측 정확도를 계산합니다.

장단점 요약

의사결정 트리 기반 앙상블 학습 알고리즘으로 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 정확도와 견고성이 더 우수합니다.

• 고차원 데이터를 처리할 수 있습니다. 특성 선택

• 각 특성이 분류/회귀에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다

• 대량 데이터 세트 처리에 탁월합니다.

• 랜덤화 기술은 과적합을 줄일 수 있습니다.

• 중요한 변수와 기능을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

• 계산 속도가 비교적 빠릅니다.

물론 장점과 단점이 있습니다.

• 대규모 데이터를 처리할 때 훈련 시간과 공간 복잡도가 높습니다.

• 특수한 경우(상관 관계가 높은 데이터 등)의 경우 Random Forest 성능이 좋지 않을 수 있습니다

• 랜덤 포레스트 모델은 노이즈와 이상값이 있는 데이터에 과적합되기 쉽습니다.

• 불균형 데이터 세트에서는 잘 작동하지 않습니다.

• 랜덤 포레스트 모델의 결과는 해석하기 어렵습니다.

• 훈련 데이터에 대한 저장 및 컴퓨팅 요구 사항은 상대적으로 큽니다.

위 내용은 Python 인공지능 알고리즘의 랜덤 포레스트 프로세스는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!