Преглед алгоритма случајних шума
Алгоритми су скуп корака који се прате да би се направио сложен прорачун за решавање проблема. Алгоритми су створени за решавање проблема машинског учења. Рандом алгоритам шума је један такав алгоритам који се користи за машинско учење. Користи се за обучавање података на основу претходно храњених података и предвиђање могућег исхода за будућност. То је врло популаран и моћан алгоритам машинског учења.
Разумевање алгоритма случајне шуме
Алгоритам случајних шума заснован је на супервизираном учењу. Може се користити и за регресију и за проблеме класификације. Као што име сугерира, Рандом Форест може се посматрати као збирка алгоритма више стабала одлука са случајним узорковањем. Овај алгоритам је направљен да искоријени недостатке алгоритма стабла одлука.
Насумична шума је комбинација Бреиманове идеје о „смећи“ и случајног избора карактеристика. Идеја је да се предвиђање прецизно подузме узимањем просека или начина излаза са више стабала одлука. Што се сматра већим бројем стабала одлука точнији ће бити резултат.
Рад са случајним шумама:
Да бисмо разумели рад Рандом шуме, прво морамо разумети рад стабла одлука јер се Рандом шума заснива на стаблима одлука.
Дрво одлуке-
То је једноставан, али популаран алгоритам који следи приступ одоздо према горе. Сваки чвор у стаблу одлуке представља атрибут, а лист представља исход. Гране које повезују чворове са листовима јесу одлуке или правила за предвиђање. Коренски чвор је атрибут који најбоље описује скуп података тренинга. Стога је целокупни процес дијаграмиран у дрворедну структуру.
Ограничења стабла одлучивања: Има тенденцију да се превише користи у бази података о обуци. Стога, када се користе са тестом или различитим подацима података, могу бити различити. Доводи до лоших одлука. Дрвеће може бити нестабилно јер мала промена података може довести до потпуно другог стабла.
Случајна шума користи се методом дрва за постизање жељеног исхода. Концепт је применити алгоритам стабла одлучивања на скупу података, али сваки пут са различитим узорцима података о тренингу. Излаз ових стабала ће бити различит и можда ће бити пристран на основу података обуке који се шаљу алгоритму. Дакле, коначни излаз може се узети као просек или начин рада појединачног стабла одлука. Због тога се варијанца може смањити. Узорковање се може обавити заменом. Резултати стабала одлука су рангирани и онај са највишим рангом ће бити коначни резултат Рандом Форест. Тако ће добијени резултат бити мање пристран и стабилнији.
Важност алгоритма случајне шуме:
- Случајни шумски алгоритам може се користити и за регресијски и за класификациони модел машинског учења.
- Такође може да обрађује недостајуће вредности у скупу података.
- За разлику од стабла одлука, оно неће удовољити моделу и може се користити и за категоријске променљиве. Случајна шума додаје случајност моделу.
- За разлику од стабала одлучивања, уместо да претражује јединствену најважнију карактеристику за изградњу стабла одлучивања, он претражује најбољу карактеристику користећи случајни подскуп функција за стабла.
- Затим генерирајте излаз на основу највише рангираног излаза стабала одлука о подскупини.
Пример из стварног живота
Претпоставимо да девојчица по имену Лиса жели покренути књигу, па је отишла код једног од својих пријатеља Давида и питала за његов предлог. Предложио је Лиси књигу засновану на писцу кога је прочитала. Слично томе, отишла је с неколико других пријатеља ради њихових предлога и на основу жанра, аутора и издавача предложила им је неке књиге. С тога је направила списак. Потом је купила књигу коју је већина њених пријатеља предложила.
Претпоставимо да су њени пријатељи стабло и жанр одлука, аутор, издавач итд. Карактеристике података. Стога ће Лиса код различитих пријатеља представљати различита стабла одлука. Стога је излаз алгоритма књига која је добила већину гласова.
Примене алгоритам за случајни шум:
- Алгоритам случајних шума користи се у многим областима као што су банкарство, е-трговина, медицина, берза итд.
- У банкарству се користи за одређивање лојалних клијената и корисника превара. Користи се за откривање који ће купац моћи да врати зајам. Јер у банкарству је врло важно давати кредите само оним клијентима који ће их моћи платити на време. Такође, случајна шума користи се за предвиђање да ли је купац преварант или не. Раст банке зависи од такве врсте предвиђања.
- У пољу медицине, случајна шума користи се за дијагностиковање болести на основу медицинске документације пацијената.
- На тржишту акција, случајна шума користи се за идентификацију тржишта и понашања акција.
- У области е-трговине, овај алгоритам се користи да предвиди преференције купца на основу претходног понашања.
Предност:
- Као што је већ споменуто алгоритам случајне шуме може се користити и за регресију и за класификацију проблема. Једноставан је за употребу. Прекомпоновање скупа података није проблем у алгоритму случајних шума.
- Може се користити за препознавање најважнијих карактеристика међу доступним функцијама. Уз употребу хиперпараметара често се дају добра предвиђања и то је веома једноставно разумети.
- Насумична шума има високу тачност, флексибилност и мање одступања.
Недостатак:
- Како се број стабала повећава, алгоритам постаје спор и неефикасан у руковању сценаријима у стварном времену.
- Случајна шума захтијева много више времена у односу на стабло одлука.
- Такође је потребно више ресурса за рачунање.
Примери: Компаније користе алгоритме машинског учења како би боље разумели своје купце и повећали посао. Случајни шумски алгоритам може се користити за разумевање склоности купца. Такође се може користити за предвиђање вероватноће да ће неко купити одређени производ. Претпоставимо, с обзиром на карактеристике попут тежине, висине, боје, просека, потрошње горива итд., Компанија може предвидети да ли ће то бити успешан производ на тржишту или не. Може се користити за идентификовање фактора који су одговорни за високу продају.
Закључак:
Алуминијски случајни шум је једноставан за употребу и ефикасан алгоритам. Може да предвиђа са великом тачношћу и зато је веома популаран.
Препоручени чланци
Ово је водич за алгоритам случајне шуме. Овде смо расправљали о раду, разумевању, важности, примени, предностима и недостацима Алгоритма случајних шума. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је алгоритам?
- Наивни Баиесов алгоритам
- Шта је похлепни алгоритам?
- Шта је Дата Лаке?
- Најчешће коришћене технике ансамблиног учења