Случайные леса — это ансамблевый метод машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Они являются популярным выбором для прогнозного моделирования, поскольку они надежны, эффективны и относительно просты в использовании. В этой статье мы рассмотрим, что такое случайные леса, почему они практичны и как их использовать.
Что такое случайные леса?
Поскольку случайные леса являются подмножеством алгоритмов обучения с учителем, они зависят от помеченных данных. Алгоритм строит набор деревьев решений и моделей, которые сегментируют данные на ветви в соответствии с определенными критериями. После этого деревья решений объединяются для создания случайного леса.
Поскольку они используют помеченные данные, случайные леса являются контролируемыми методами обучения. Этот метод генерирует набор деревьев решений и моделирует сегменты данных на ветви в соответствии с определенными критериями. Затем для создания случайного леса деревья решений смешиваются.
Зачем использовать случайные леса?
Поскольку они могут использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии, случайные леса выгодны. Они могут управлять огромными объемами данных без нестабильности, поскольку они невероятно надежны и устойчивы к помехам. Они также могут работать с отсутствующими данными и выбросами без значительного снижения точности.
Случайные леса также достаточно просты для понимания. Деревья решений в модели просты для понимания, а результаты точны. Оценить результаты и понять, как модель пришла к своим выводам, очень просто.
Кроме того, случайные леса просты для понимания. Деревья решений модели просты для понимания, а результаты легко визуализировать. В результате анализ результатов и понимание того, как модель пришла к своим выводам, очень просты.
Как использовать случайные леса
Также довольно просто понять случайные леса. И деревья решений, и результаты модели просты для понимания. Из-за этого анализ результатов и понимание того, как модель пришла к своим выводам, очень просты.
Вам нужно будет включить несколько настроек при построении модели случайного леса. Некоторые из этих параметров — количество деревьев в лесу, количество используемых характеристик и максимальная высота деревьев. Кроме того, вы должны описать проблему, которую пытаетесь решить (классификация или регрессия).
Случайные леса не поддаются переоснащению, потому что они используют метод ансамбля, объединяющий несколько деревьев решений. Каждое дерево обучается независимо и голосование определяет окончательный результат. Это снижает вероятность переобучения, поскольку модель опирается на несколько источников, а не только на один.
Кроме того, в случайных лесах используется бэггинг для создания каждого дерева путем взятия случайных выборок из данных. Поскольку деревья обучаются на конкретных данных, это снижает вероятность переобучения.
Последний метод, используемый случайными лесами, известен как «случайное подпространство». Он случайным образом выбирает подмножество признаков для каждого дерева. Поскольку каждое дерево просматривает отдельные данные, вероятность переобучения снижается.
Заключение
Когда дело доходит до классификации и регрессии, случайные леса являются одним из самых мощных и широко используемых методов машинного обучения. Они надежны, имеют высокий уровень интерпретируемости и относительно просты в реализации.
