Visão geral do algoritmo de floresta aleatória

Algoritmos são um conjunto de etapas seguidas para fazer um cálculo complexo para resolver problemas. Algoritmos são criados para resolver problemas de aprendizado de máquina. O algoritmo de floresta aleatória é um desses algoritmos usado para aprendizado de máquina. É usado para treinar os dados com base nos dados alimentados anteriormente e prever o possível resultado para o futuro. É um algoritmo de aprendizado de máquina muito popular e poderoso.

Compreendendo o algoritmo aleatório da floresta

O algoritmo de floresta aleatória é baseado no aprendizado supervisionado. Pode ser usado para problemas de regressão e classificação. Como o nome sugere, a Random Forest pode ser vista como uma coleção de algoritmos de múltiplas árvores de decisão com amostragem aleatória. Esse algoritmo é feito para erradicar as deficiências do algoritmo da árvore de decisão.

A floresta aleatória é uma combinação da ideia de "ensacamento" de Breiman e seleção aleatória de recursos. A idéia é tornar a previsão precisa, medindo a média ou o modo de saída de várias árvores de decisão. Quanto maior o número de árvores de decisão for considerado, mais precisa será a saída.

Trabalho de floresta aleatória:

Para entender o trabalho da floresta Aleatória, primeiro, precisamos entender o trabalho da árvore de decisão, pois a floresta Aleatória é baseada em árvores de decisão.

Árvore de Decisão

É um algoritmo simples, mas popular, que segue uma abordagem de cima para baixo. Cada nó na árvore de decisão representa um atributo e a folha representa o resultado. Ramos que vinculam nós a folhas são as decisões ou as regras de previsão. O nó raiz é o atributo que melhor descreve o conjunto de dados de treinamento. Assim, o processo geral é diagramado em uma estrutura semelhante a uma árvore.

Limitações da árvore de decisão: tende a superajustar o conjunto de dados de treinamento. Portanto, quando usado com um teste ou com resultados diferentes de conjuntos de dados, pode ser diferente. Isso leva a más decisões. As árvores podem ser instáveis, pois uma pequena alteração nos dados pode levar a uma árvore completamente diferente.

A floresta aleatória usa o método de ensacamento para obter o resultado desejado. O conceito é aplicar o algoritmo da árvore de decisão no conjunto de dados, mas sempre com amostras diferentes de dados de treinamento. A saída dessas árvores de decisão será diferente e pode ser enviesada com base nos dados de treinamento fornecidos ao algoritmo. Portanto, a saída final pode ser tomada como média ou modo da saída da árvore de decisão individual. Portanto, a variação pode ser reduzida. A amostragem pode ser feita com substituição. As saídas das árvores de decisão são classificadas e aquela com a classificação mais alta será a saída final da Floresta Aleatória. Assim, a produção obtida será menos tendenciosa e mais estável.

Importância do algoritmo aleatório da floresta:

  • O algoritmo de floresta aleatória pode ser usado para modelos de regressão e classificação do aprendizado de máquina.
  • Ele também pode manipular valores ausentes no conjunto de dados.
  • Ao contrário da árvore de decisão, ele não superajustará o modelo e também pode ser usado para variáveis ​​categóricas. A floresta aleatória adiciona aleatoriedade ao modelo.
  • Diferentemente das árvores de decisão, em vez de pesquisar o recurso mais importante para construir uma árvore de decisão, ele pesquisa o melhor recurso usando um subconjunto aleatório de recursos para árvores.
  • E gere a saída com base na saída mais classificada das árvores de decisão de subconjunto.

Exemplo da vida real

Suponha que uma garota chamada Lisa queira começar um livro, então ela foi a um de seus amigos David e pediu sua sugestão. Ele sugeriu a Lisa um livro baseado no escritor que ela havia lido. Da mesma forma, ela procurou algumas outras amigas por sugestões e, com base no gênero, autor e editor, sugeriram alguns livros. Ela fez uma lista disso. Então ela comprou um livro que a maioria de suas amigas havia sugerido.

Suponha que seus amigos sejam árvore e gênero de decisão, autor, editor, etc., sendo recursos de dados. Portanto, Lisa, que vai a diferentes amigos, é uma representação de diferentes árvores de decisão. Portanto, a saída do algoritmo é o livro que obteve a maioria dos votos.

Aplicações aleatórias do algoritmo da floresta:

  • O algoritmo de floresta aleatória é usado em muitos campos, como bancos, comércio eletrônico, medicamentos, mercado de ações, etc.
  • No setor bancário, é usado para determinar clientes fiéis e clientes fraudulentos. É usado para detectar qual cliente poderá pagar o empréstimo. Como no setor bancário, é muito importante emitir empréstimos somente para os clientes que poderão pagar a tempo. Além disso, uma floresta aleatória é usada para prever se um cliente é fraudulento ou não. O crescimento do banco depende desse tipo de previsão.
  • No campo medicinal, a floresta aleatória é usada para diagnosticar a doença com base nos registros médicos anteriores dos pacientes.
  • No mercado de ações, a floresta aleatória é usada para identificar o mercado e o comportamento das ações.
  • No campo do comércio eletrônico, esse algoritmo é usado para prever a preferência do cliente com base no comportamento passado.

Vantagem:

  • Como mencionado acima, o algoritmo de floresta aleatória pode ser usado para o tipo de problema de regressão e classificação. É fácil de usar. O ajuste excessivo do conjunto de dados não é um problema no algoritmo de floresta aleatória.
  • Pode ser usado para identificar o recurso mais importante dentre os recursos disponíveis. Com o uso do hiperparâmetro, muitas vezes são produzidas boas previsões e é muito simples de entender.
  • A floresta aleatória tem alta precisão, flexibilidade e menos variação.

Desvantagem:

  • À medida que o número de árvores aumenta, o algoritmo se torna lento e ineficaz ao lidar com cenários em tempo real.
  • A floresta aleatória consome mais tempo em comparação com a árvore de decisão.
  • Também requer mais recursos para computação.

Exemplos: as empresas usam algoritmos de aprendizado de máquina para entender melhor seus clientes e expandir seus negócios. O algoritmo de floresta aleatória pode ser usado para entender a preferência do cliente. Também pode ser usado para prever a probabilidade de uma pessoa comprar um determinado produto. Suponha que, devido a características como peso, altura, cor, média, consumo de combustível, etc. de um veículo, a empresa possa prever se será um produto de sucesso no mercado ou não. Pode ser usado para identificar fatores responsáveis ​​por altas vendas.

Conclusão:

O algoritmo de floresta aleatória é simples de usar e um algoritmo eficaz. Pode prever com alta precisão e é por isso que é muito popular.

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