隨機森林在機器學習的應用

隨機森林利用多個分類樹對輸入向量進行分類，每棵樹都有一個分類結果，最終選擇票數最高的分類作為最終結果。

以上是隨機森林的介紹，接下來我們來看看隨機森林演算法的工作流程。

第1步：先從資料集中選擇隨機樣本。

第2步：對於每個樣本，演算法將建立一個決策樹。然後將獲得每個決策樹的預測結果。

第3步：將對這一步中的每個預期結果進行投票。

第4步：最後選擇得票最多的預測結果作為最終的預測結果。

隨機森林演算法原理

隨機森林方法的優點

• 透過平均或整合不同決策樹的輸出，它解決了過度擬合的問題。
• 對於廣泛的資料項，隨機森林比單一決策樹表現更好。
• 即使缺少大量數據，隨機森林演算法也能保持高精度。

機器學習中隨機森林的特徵

• #目前可用的最準確的演算法。
• 適用於龐大的資料庫。
• 可以處理數以萬計的輸入變數而不刪除其中任何一個。
• 計算分類中幾個變數的重要性。
• 隨著森林的增長，它會產生泛化誤差的內部無偏估計。
• 為猜測遺失的資料提供了一個很好的策略，即使在大量資料遺失的情況下也能保持其準確性。
• 包括用於平衡類別人群中不均勻資料集的不準確性的方法。
• 所建立的森林可以在將來保存並用於其他資料。
• 建立原型以顯示變數和分類之間的關係。
• 計算範例對之間的距離，這對於聚類、偵測異常值或提供引人入勝的資料視圖（按比例）很有用。
• 未標記的資料可用於使用上述功能建立無監督聚類、資料視覺化和異常值識別。
• 提供了一個透過實驗尋找可變交互作用的機制。

當我們在具有特定特徵的資料集上訓練隨機森林模型時，所得到的模型物件可以告訴我們哪些特徵在訓練過程中最相關，也就是哪些特徵對目標變數的影響最大。此變數的重要性是針對隨機森林中每棵樹確定的，然後在整個森林中取平均值以產生每個特徵的單一測量值。可以使用此測量值按相關性對特徵進行排序，並僅使用這些特徵重新訓練我們的隨機森林模型。

以上是隨機森林在機器學習的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！