기계 학습에 Random Forest 적용

랜덤 포레스트는 다중 분류 트리를 사용하여 입력 벡터를 분류합니다. 각 트리에는 분류 결과가 있으며, 가장 많은 표를 얻은 분류가 최종 결과로 선택됩니다.

위는 Random Forest에 대한 소개입니다. 다음으로 Random Forest 알고리즘의 작업 흐름을 살펴보겠습니다.

1단계: 먼저 데이터 세트에서 무작위 샘플을 선택합니다.

2단계: 각 샘플에 대해 알고리즘은 결정 트리를 생성합니다. 그러면 각 의사결정 트리의 예측 결과가 얻어집니다.

3단계: 이 단계에서 예상되는 각 결과가 투표됩니다.

4단계: 마지막으로 가장 많은 표를 얻은 예측 결과를 최종 예측 결과로 선택합니다.

랜덤 포레스트 알고리즘의 원리

랜덤 포레스트 방법의 장점

• 다양한 의사결정 트리의 출력을 평균화하거나 통합하여 과적합 문제를 해결합니다.
• 랜덤 포레스트는 광범위한 데이터 항목에 대해 단일 의사결정 트리보다 더 나은 성능을 발휘합니다.
• 랜덤 포레스트 알고리즘은 대량의 데이터가 누락된 경우에도 높은 정확도를 유지합니다.

머신러닝에서 Random Forest의 특징

• 현재 사용 가능한 가장 정확한 알고리즘입니다.
• 대규모 데이터베이스에 적합합니다.
• 수만 개의 입력 변수를 하나도 삭제하지 않고 처리할 수 있습니다.
• 분류에서 여러 변수의 중요성을 계산합니다.
• 숲이 성장함에 따라 일반화 오류에 대한 내부 편견 추정치가 생성됩니다.
• 대규모 데이터 손실이 발생한 경우에도 정확성을 유지하는 손실된 데이터를 추측하는 좋은 전략을 제공합니다.
• 준 모집단에서 고르지 않은 데이터 세트의 부정확성을 조정하는 방법이 포함되어 있습니다.
• 생성된 숲은 저장되어 향후 다른 데이터로 활용될 수 있습니다.
• 변수와 범주 간의 관계를 보여주는 프로토타입을 만듭니다.
• 클러스터링, 이상값 감지 또는 데이터에 대한 매력적인 보기 제공(규모 조정)에 유용한 예제 쌍 사이의 거리를 계산합니다.
• 레이블이 지정되지 않은 데이터는 위 기능을 사용하여 비지도 클러스터링, 데이터 시각화 및 이상값 식별을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
• 변수 상호 작용을 실험적으로 찾는 메커니즘을 제공합니다.

특정 특성을 가진 데이터 세트에 대해 랜덤 포레스트 모델을 훈련할 때 결과 모델 객체는 훈련 과정에서 가장 관련성이 높은 특성, 즉 대상에 가장 큰 영향을 미치는 특성을 알려줄 수 있습니다. 변하기 쉬운. 이 변수의 중요성은 랜덤 포레스트의 각 트리에 대해 결정된 다음 포리스트 전체에서 평균을 구하여 각 기능에 대한 단일 측정값을 생성합니다. 이 측정항목은 관련성에 따라 기능을 정렬하고 이러한 기능만 사용하여 랜덤 포레스트 모델을 재교육하는 데 사용할 수 있습니다.

위 내용은 기계 학습에 Random Forest 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!