Optimisation des hyperparamètres de Random Forest

Random Forest est un puissant algorithme d'apprentissage automatique populaire pour sa capacité à gérer des ensembles de données complexes et à atteindre une grande précision. Cependant, sur certains ensembles de données donnés, les hyperparamètres par défaut de Random Forest peuvent ne pas obtenir des résultats optimaux. Par conséquent, le réglage des hyperparamètres devient une étape clé pour améliorer les performances du modèle. En explorant différentes combinaisons d'hyperparamètres, vous pouvez trouver des valeurs d'hyperparamètres optimales pour créer un modèle robuste et précis. Ce processus est particulièrement important pour les forêts aléatoires car il permet une meilleure généralisation du modèle et une meilleure précision des prévisions.

Les hyperparamètres de la forêt aléatoire couvrent le nombre d'arbres, la profondeur des arbres et le nombre minimum d'échantillons par nœud. Afin d'optimiser les performances du modèle, différentes méthodes de réglage des hyperparamètres peuvent être utilisées, telles que la recherche par grille, la recherche aléatoire et l'optimisation bayésienne. La recherche par grille recherche la meilleure combinaison en épuisant toutes les combinaisons d'hyperparamètres possibles ; la recherche aléatoire échantillonne de manière aléatoire l'espace des hyperparamètres pour trouver l'hyperparamètre optimal. La méthode d'optimisation bayésienne utilise la distribution a priori et la fonction objectif pour établir un modèle de processus gaussien et ajuste en continu les hyperparamètres pour minimiser la fonction objectif. Lors de l'ajustement des hyperparamètres, la validation croisée est une étape essentielle pour évaluer les performances du modèle et éviter les problèmes de surajustement et de sous-ajustement.

De plus, certaines techniques courantes peuvent être utilisées dans l'ajustement des hyperparamètres des forêts aléatoires, telles que :

1. Augmenter le nombre d'arbres

Augmenter le nombre d'arbres peut améliorer le modèle. précision, mais cela augmentera le coût de calcul. Plus il y a d’arbres, plus la précision est élevée, mais elle a tendance à être saturée.

2. Limiter la profondeur de l'arbre

Limiter la profondeur de l'arbre peut efficacement éviter le surapprentissage. D’une manière générale, plus la profondeur de l’arbre est grande, plus le modèle est complexe et il est facile de le surajuster.

3. Ajustez le nombre minimum d'échantillons par nœud

L'ajustement du nombre minimum d'échantillons par nœud peut contrôler la vitesse de croissance et la complexité de l'arbre. Un nombre minimum d'échantillons plus petit peut entraîner une croissance plus profonde de l'arbre, mais augmente également le risque de surajustement ; un nombre minimum d'échantillons plus élevé peut limiter la croissance de l'arbre, mais peut également conduire à un sous-ajustement.

4. Choisissez le nombre approprié de fonctionnalités

Une forêt aléatoire peut sélectionner aléatoirement une partie des fonctionnalités pour entraîner chaque arbre de décision, évitant ainsi que certaines fonctionnalités aient un impact excessif sur le modèle. De manière générale, plus vous sélectionnez de fonctionnalités, plus la précision du modèle est élevée, mais cela augmente également le coût de calcul et le risque de surajustement.

5. Utilisez l'erreur OOB pour estimer les performances du modèle

Chaque arbre de décision dans une forêt aléatoire est formé à l'aide d'une partie des échantillons, de sorte que les performances du modèle peuvent être estimées à l'aide d'un ensemble d'échantillons non entraînés. Il s’agit de la collection d’échantillons Out-Of-Bag. L'erreur OOB peut être utilisée pour évaluer la capacité de généralisation du modèle.

6. Choisissez des graines aléatoires appropriées

Le caractère aléatoire des forêts aléatoires ne vient pas seulement de la sélection aléatoire de caractéristiques, mais également de la sélection de graines aléatoires. Différentes valeurs aléatoires peuvent conduire à des performances différentes du modèle. Des valeurs aléatoires appropriées doivent donc être sélectionnées pour garantir la stabilité et la répétabilité du modèle.

7. Rééchantillonner les échantillons

En rééchantillonnant les échantillons, la diversité du modèle peut être augmentée, améliorant ainsi la précision du modèle. Les méthodes de rééchantillonnage couramment utilisées incluent Bootstrap et SMOTE.

8. Utiliser la méthode d'ensemble

La forêt aléatoire elle-même est une méthode d'ensemble qui peut combiner plusieurs modèles de forêt aléatoire pour former un modèle plus puissant. Les méthodes d'intégration couramment utilisées incluent le Bagging et le Boosting.

9. Considérez le problème du déséquilibre des classes

Lorsque vous traitez le problème du déséquilibre des classes, les forêts aléatoires peuvent être utilisées pour la classification. Les méthodes couramment utilisées incluent l’augmentation du poids des échantillons positifs, la réduction du poids des échantillons négatifs, l’utilisation d’un apprentissage sensible aux coûts, etc.

10. Utiliser l'ingénierie des fonctionnalités

L'ingénierie des fonctionnalités peut aider à améliorer la précision et la capacité de généralisation du modèle. Les méthodes d'ingénierie de fonctionnalités couramment utilisées incluent la sélection de fonctionnalités, l'extraction de fonctionnalités, la transformation de fonctionnalités, etc.

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