Метод случайного леса (Random forest) :: Всё что нужно знать об искусственном интеллекте
Случайные леса или леса случайных решений — это ансамблевый метод обучения для классификации, регрессии и других задач, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения. Для задач классификации — это класс, выбранный большинством деревьев. Для задач регрессии возвращается среднее значение или средний прогноз для отдельных деревьев.
mechantica

Случайные леса — это способ усреднения нескольких деревьев решений, обученных на разных частях одной и той же обучающей выборки, с целью уменьшения математического ожидания квадрата отклонения случайной величины от среднего значения генеральной совокупности или среднего значения выборки.

Алгоритмы случайного леса имеют три основных гиперпараметра, которые необходимо установить перед обучением. К ним относятся размер узла, количество деревьев и количество выбранных признаков. Классификатор случайного леса можно использовать для решения проблем регрессии или классификации.

 

Алгоритм случайного леса состоит из набора деревьев решений, и каждое дерево в ансамбле состоит из выборки данных, взятой из обучающей выборки, называемой начальной выборкой. 

Одним из больших преимуществ случайного леса является то, что его можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии, которые составляют большинство современных систем машинного обучения.

Случайный лес также является очень удобным алгоритмом, потому что используемые им гиперпараметры по умолчанию часто дают хороший результат прогнозирования. Разобраться в гиперпараметрах довольно просто, и их не так уж и много.

Алгоритм случайного леса используется во многих областях, таких как банковское дело, фондовый рынок, медицина и электронная коммерция.

Примеры использования алгоритма:

  • Выявляет надежных должников и потенциальных мошенников в финансах.
  • Проверяет компоненты лекарств и данные пациентов в здравоохранении.
  • Измеряет, понравятся ли продукты клиентам в электронной коммерции.
  • В трейдинге используется для определения будущего поведения акций.

 

mechantica