Mengoptimumkan Hiperparameter Hutan Rawak

Random Forest ialah algoritma pembelajaran mesin yang berkuasa yang popular kerana keupayaannya mengendalikan set data yang kompleks dan mencapai ketepatan yang tinggi. Walau bagaimanapun, pada beberapa set data tertentu, hiperparameter lalai Random Forest mungkin tidak mencapai hasil yang optimum. Oleh itu, penalaan hiperparameter menjadi langkah utama untuk meningkatkan prestasi model. Dengan meneroka kombinasi hiperparameter yang berbeza, anda boleh mencari nilai hiperparameter optimum untuk membina model yang mantap dan tepat. Proses ini amat penting untuk hutan rawak kerana ia menyediakan generalisasi model dan ketepatan ramalan yang lebih baik.

Hiperparameter hutan rawak meliputi bilangan pokok, kedalaman pokok dan bilangan minimum sampel setiap nod. Untuk mengoptimumkan prestasi model, kaedah penalaan hiperparameter yang berbeza boleh digunakan, seperti carian grid, carian rawak dan pengoptimuman Bayesian. Carian grid mencari kombinasi terbaik dengan meletihkan semua kemungkinan kombinasi hiperparameter secara rawak sampel ruang hiperparameter untuk mencari hiperparameter optimum. Kaedah pengoptimuman Bayesian menggunakan pengedaran terdahulu dan fungsi objektif untuk mewujudkan model proses Gaussian, dan melaraskan hiperparameter secara berterusan untuk meminimumkan fungsi objektif. Apabila melaraskan hiperparameter, pengesahan silang ialah langkah penting untuk menilai prestasi model dan mengelakkan masalah overfitting dan underfitting.

Selain itu, terdapat beberapa teknik biasa yang boleh digunakan dalam pelarasan hiperparameter hutan rawak, seperti:

1. Menambah bilangan pokok

Meningkatkan bilangan pokok. ketepatan, tetapi Akan meningkatkan kos pengiraan. Semakin banyak pokok, semakin tinggi ketepatannya, tetapi ia cenderung tepu.

2. Hadkan kedalaman pokok

Menghadkan kedalaman pokok secara berkesan boleh mengelakkan overfitting. Secara amnya, semakin dalam kedalaman pokok, semakin tinggi kerumitan model dan ia mudah untuk overfit.

3 Laraskan bilangan minimum sampel setiap nod

Melaraskan bilangan minimum sampel setiap nod boleh mengawal kelajuan pertumbuhan dan kerumitan pokok. Bilangan sampel minimum yang lebih kecil boleh menyebabkan pokok tumbuh lebih dalam, tetapi juga meningkatkan risiko overfitting bilangan minimum sampel yang lebih besar boleh mengehadkan pertumbuhan pokok, tetapi juga boleh menyebabkan kekurangan. . Secara umumnya, lebih banyak ciri yang anda pilih, lebih tinggi ketepatan model, tetapi ia juga meningkatkan kos pengiraan dan risiko overfitting.

5. Gunakan ralat OOB untuk menganggar prestasi model

Setiap pokok keputusan dalam hutan rawak dilatih menggunakan sebahagian daripada sampel, jadi prestasi model boleh dianggarkan menggunakan set sampel yang tidak terlatih ini Ia adalah koleksi sampel Out-Of-Bag. Ralat OOB boleh digunakan untuk menilai keupayaan generalisasi model.

6 Pilih benih rawak yang sesuai

Rawak dalam hutan rawak bukan sahaja datang dari pemilihan ciri secara rawak, tetapi juga dari pemilihan benih rawak. Benih rawak yang berbeza boleh membawa kepada prestasi model yang berbeza, jadi benih rawak yang sesuai perlu dipilih untuk memastikan kestabilan dan kebolehulangan model.

7. Sampel semula

Dengan pensampelan semula sampel, kepelbagaian model boleh ditingkatkan, dengan itu meningkatkan ketepatan model. Kaedah pensampelan semula yang biasa digunakan termasuk Bootstrap dan SMOTE.

8. Gunakan kaedah ensemble

Hutan rawak itu sendiri adalah kaedah ensemble yang boleh menggabungkan beberapa model hutan rawak untuk membentuk model yang lebih berkuasa. Kaedah penyepaduan yang biasa digunakan termasuk Bagging dan Boosting.

9. Pertimbangkan masalah ketidakseimbangan kelas

Apabila menangani masalah ketidakseimbangan kelas, hutan rawak boleh digunakan untuk pengelasan. Kaedah yang biasa digunakan termasuk meningkatkan berat sampel positif, mengurangkan berat sampel negatif, menggunakan pembelajaran sensitif kos, dsb.

10 Gunakan kejuruteraan ciri

Kejuruteraan ciri boleh membantu meningkatkan ketepatan dan keupayaan generalisasi model. Kaedah kejuruteraan ciri yang biasa digunakan termasuk pemilihan ciri, pengekstrakan ciri, transformasi ciri, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Mengoptimumkan Hiperparameter Hutan Rawak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!