Алгоритм случайного леса
Случайный лес – это ансамблевый метод обучения для классификации, регрессии и других задач, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения и вывода класса, являющегося режимом классов (классификация) или среднее предсказание (регрессия) отдельных деревьев.
Алгоритм случайного леса объединяет несколько алгоритмов деревьев решений для повышения стабильности и точности принятия решений. Это популярный алгоритм машинного обучения, поскольку он может обрабатывать большие объемы данных и является относительно точным.
Шаг
Основные шаги для создания модели случайного леса следующие:
- Выберите случайные выборки данных из исходного набора данных. Обычно это делается с помощью агрегирования начальной загрузки (пакетирования) для создания множества различных обучающих наборов.
- Для каждого образца обучите модель дерева решений на выборочных данных.
- Для каждого дерева выберите случайное подмножество функций, которые следует учитывать при каждом разделении дерева.
- Объедините отдельные деревья решений в окончательную модель, получив большинство голосов для классификации или усреднения для регрессии.
Некоторые дополнительные шаги, которые можно предпринять для точной настройки модели, включают:
- Настройка параметров алгоритма дерева решений, таких как максимальная глубина дерева и минимальное количество выборок, необходимых для разделения узла.
- Обрезка деревьев для удаления ветвей, которые не обеспечивают значительного повышения точности.
- Использование перекрестной проверки для оценки производительности модели и определения наилучшего сочетания параметров.
- Использование показателей важности признаков для выбора наиболее важных признаков и уменьшения размерности данных.
За и против
Плюсы и минусы использования алгоритма случайного леса заключаются в следующем:
Плюсы:
- Это универсальный алгоритм, который можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии.
- Он может обрабатывать многомерные данные и большое количество функций.
- Оно менее подвержено переоснащению по сравнению с одним деревом решений.
- Он обеспечивает оценку важности функции.
- Его можно использовать как для категориальных, так и для непрерывных переменных.
- Он может обрабатывать недостающие данные.
- Относительно быстро тренируется и делает прогнозы.
Минусы:
- Окончательную модель может быть трудно интерпретировать, поскольку она представляет собой комбинацию множества деревьев решений.
- Он может работать плохо, если данные сильно искажены.
- Это может плохо работать с данными, имеющими очень маленький размер выборки.
- Обучение большого количества деревьев может быть дорогостоящим с вычислительной точки зрения, особенно если данные имеют большую размерность.
- Это может не работать хорошо, когда данные зашумлены.
Приложение
Случайные леса имеют широкий спектр применений, некоторые примеры включают:
- Классификация. Случайные леса широко используются для задач классификации в различных областях, таких как классификация изображений, распознавание речи, биоинформатика и медицинская диагностика. Например, случайные леса можно использовать для классификации изображений рукописных цифр, для определения вида цветка ириса на основе его физических характеристик и для диагностики пациента с определенным заболеванием на основе симптомов и результатов анализов.
- Регрессия. Случайные леса также можно использовать для задач регрессии, таких как прогнозирование курса акций, прогнозирование погоды и прогнозирование потребления энергии.
- Выбор объектов. Случайные леса можно использовать для определения наиболее важных объектов в наборе данных. Меру важности признаков, предоставляемую случайными лесами, можно использовать для выбора наиболее подходящих признаков для конкретной задачи или для уменьшения размерности данных.
- Обнаружение аномалий. Случайные леса можно использовать для обнаружения аномалий или выбросов в наборах данных путем выявления закономерностей, отклоняющихся от нормы.
- Кредитный скоринг. Случайные леса можно использовать для прогнозирования риска дефолта при кредитном скоринге путем выявления закономерностей в данных, которые указывают на высокий риск дефолта.
- Обнаружение мошенничества. Случайные леса можно использовать для обнаружения мошеннических транзакций путем выявления шаблонов, которые отклоняются от нормального поведения.
- Системы рекомендаций. Случайные леса можно использовать для создания систем рекомендаций путем выявления шаблонов в данных, которые указывают на предпочтения пользователя, и рекомендации элементов, которые могут представлять интерес.
Числовой пример
Допустим, у нас есть набор данных с 1000 наблюдений и 5 признаков (A, B, C, D, E), и мы хотим использовать случайный лес для классификации наблюдений на 2 класса (класс 1 и класс 2). Вот упрощенный пример того, как может работать алгоритм случайного леса:
- Выберите случайную выборку данных с заменой. Допустим, мы выбрали 800 наблюдений для нашего тренировочного набора.
- Для каждого дерева решений выберите случайное подмножество признаков. Например, для первого дерева мы выбираем признаки B, C и D, для второго дерева мы выбираем признаки A, C и E и так далее.
- Используйте алгоритм дерева решений, такой как CART, для построения дерева на основе обучающей выборки. Повторите этот процесс для определенного количества деревьев, допустим, мы строим 10 деревьев решений.
- Для каждого наблюдения в тестовом наборе (200 наблюдений) сделайте прогноз класса, используя каждое из 10 деревьев решений.
- Возьмите большинство голосов прогнозов класса для каждого наблюдения, чтобы сделать окончательный прогноз.
- Оцените точность модели случайного леса, сравнив предсказанные классы с истинными классами.
Например, предположим, что для данного наблюдения прогнозы класса из 10 деревьев решений равны [1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1], в этом случае окончательный прогноз случайный лес будет классом 1. Выполняя этот процесс для всех наблюдений в тестовом наборе, мы можем оценить точность модели случайного леса.
Источник