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Application de la forêt aléatoire dans l'apprentissage automatique
Application de la forêt aléatoire dans l'apprentissage automatique
La forêt aléatoire utilise plusieurs arbres de classification pour classer le vecteur d'entrée. Chaque arbre a un résultat de classification, et la classification avec le plus grand nombre de votes est finalement sélectionnée comme résultat final.
Ce qui précède est une introduction à la forêt aléatoire. Examinons ensuite le flux de travail de l'algorithme de forêt aléatoire.
Étape 1 : Sélectionnez d'abord un échantillon aléatoire dans l'ensemble de données.
Étape 2 : Pour chaque échantillon, l'algorithme créera un arbre de décision. Les résultats de prédiction pour chaque arbre de décision seront ensuite obtenus.
Étape 3 : Chaque résultat attendu dans cette étape sera voté.
Étape 4 : Enfin, sélectionnez le résultat de la prédiction avec le plus de votes comme résultat de la prédiction finale.
Principe de l'algorithme de forêt aléatoire
Avantages de la méthode de forêt aléatoire
- En faisant la moyenne ou en intégrant les résultats de différents arbres de décision, il résout le problème du surajustement.
- Les forêts aléatoires fonctionnent mieux que les arbres de décision individuels pour un large éventail d'éléments de données.
- L'algorithme de forêt aléatoire maintient une grande précision même lorsqu'il manque de grandes quantités de données.
Caractéristiques de Random Forest dans l'apprentissage automatique
- L'algorithme le plus précis actuellement disponible.
- Convient aux énormes bases de données.
- Peut gérer des dizaines de milliers de variables d'entrée sans en supprimer aucune.
- Calculez l'importance de plusieurs variables dans la classification.
- Au fur et à mesure que la forêt se développe, elle génère une estimation interne impartiale de l'erreur de généralisation.
- Fournit une bonne stratégie pour deviner les données perdues, en maintenant leur exactitude même en cas de perte massive de données.
- Comprend des méthodes pour équilibrer les inexactitudes des ensembles de données inégaux dans les quasi-populations.
- La forêt créée peut être enregistrée et utilisée pour d'autres données à l'avenir.
- Créez des prototypes pour montrer les relations entre les variables et les catégories.
- Calculez la distance entre des paires d'exemples, utile pour le regroupement, la détection de valeurs aberrantes ou la fourniture d'une vue attrayante des données (à l'échelle).
- Les données non étiquetées peuvent être utilisées pour créer un clustering non supervisé, une visualisation des données et une identification des valeurs aberrantes à l'aide des fonctionnalités ci-dessus.
- Fournit un mécanisme permettant de trouver expérimentalement des interactions variables.
Lorsque nous entraînons un modèle de forêt aléatoire sur un ensemble de données présentant des caractéristiques spécifiques, l'objet modèle résultant peut nous indiquer quelles caractéristiques sont les plus pertinentes pendant le processus d'entraînement, c'est-à-dire quelles caractéristiques ont le plus grand impact sur la cible. variable. L'importance de cette variable est déterminée pour chaque arbre de la forêt aléatoire, puis moyennée dans toute la forêt pour produire une mesure unique pour chaque caractéristique. Cette métrique peut être utilisée pour trier les fonctionnalités par pertinence et recycler notre modèle de forêt aléatoire en utilisant uniquement ces fonctionnalités.
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