Anwendung von Random Forest im maschinellen Lernen
Random Forest verwendet mehrere Klassifizierungsbäume, um den Eingabevektor zu klassifizieren. Jeder Baum hat ein Klassifizierungsergebnis, und die Klassifizierung mit der höchsten Stimmenzahl wird schließlich als Endergebnis ausgewählt.
Das Obige ist eine Einführung in Random Forest. Schauen wir uns als Nächstes den Arbeitsablauf des Random Forest-Algorithmus an.
Schritt 1: Wählen Sie zunächst eine Zufallsstichprobe aus dem Datensatz aus.
Schritt 2: Für jede Stichprobe erstellt der Algorithmus einen Entscheidungsbaum. Anschließend werden die Vorhersageergebnisse für jeden Entscheidungsbaum erhalten.
Schritt 3: Über jedes erwartete Ergebnis in diesem Schritt wird abgestimmt.
Schritt 4: Wählen Sie abschließend das Vorhersageergebnis mit den meisten Stimmen als endgültiges Vorhersageergebnis aus.
Prinzip des Random-Forest-Algorithmus
Vorteile der Random-Forest-Methode
- Durch Mittelung oder Integration der Ausgabe verschiedener Entscheidungsbäume wird das Problem der Überanpassung gelöst.
- Zufällige Wälder schneiden für eine Vielzahl von Datenelementen besser ab als ein einzelner Entscheidungsbaum.
- Der Random-Forest-Algorithmus behält eine hohe Genauigkeit bei, auch wenn große Datenmengen fehlen.
Merkmale von Random Forest beim maschinellen Lernen
- Der derzeit genaueste Algorithmus.
- Geeignet für große Datenbanken.
- Kann Zehntausende Eingabevariablen verarbeiten, ohne eine davon zu löschen.
- Berechnen Sie die Bedeutung mehrerer Variablen bei der Klassifizierung.
- Wenn der Wald wächst, generiert er eine interne unvoreingenommene Schätzung des Generalisierungsfehlers.
- Bietet eine gute Strategie zum Erraten verlorener Daten, die auch bei massivem Datenverlust ihre Genauigkeit beibehält.
- Enthält Methoden zum Ausgleich der Ungenauigkeiten ungleichmäßiger Datensätze in Quasi-Populationen.
- Der erstellte Wald kann gespeichert und in Zukunft für andere Daten verwendet werden.
- Erstellen Sie Prototypen, um Beziehungen zwischen Variablen und Kategorien darzustellen.
- Berechnen Sie den Abstand zwischen Paaren von Beispielen. Dies ist nützlich für die Clusterbildung, die Erkennung von Ausreißern oder die Bereitstellung einer ansprechenden Datenansicht (maßstabsgetreu).
- Unbeschriftete Daten können verwendet werden, um mithilfe der oben genannten Funktionen unbeaufsichtigtes Clustering, Datenvisualisierung und Ausreißeridentifizierung zu erstellen.
- Bietet einen Mechanismus zum experimentellen Finden variabler Interaktionen.
Wenn wir ein zufälliges Waldmodell anhand eines Datensatzes mit bestimmten Merkmalen trainieren, kann uns das resultierende Modellobjekt sagen, welche Merkmale während des Trainingsprozesses am relevantesten sind, dh welche Merkmale den größten Einfluss auf das Ziel haben Variable. Die Bedeutung dieser Variablen wird für jeden Baum in der Zufallsstruktur bestimmt und dann über die gesamte Gesamtstruktur gemittelt, um eine einzelne Kennzahl für jedes Merkmal zu erstellen. Diese Metrik kann verwendet werden, um Features nach Relevanz zu sortieren und unser Random-Forest-Modell nur mithilfe dieser Features neu zu trainieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung von Random Forest im maschinellen Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
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In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
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Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
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