Random Forest Taxonomie (Čeština)

a jeho implementace v Pythonu

Afroz Chakure

Sledovat

, Jul 6, 2019 · 3 min číst

V tomto blogu jsme pokusím se hlouběji do Random Forest Taxonomie. Zde se dozvíme o ensemble learning a pokusíme se jej implementovat pomocí Pythonu.,

kód najdete zde.

jedná se o algoritmus učení založený na stromu. Random Forest Classifier je soubor rozhodovacích stromů z náhodně vybrané podmnožiny tréninkové sady. Shromažďuje hlasy z různých rozhodovacích stromů, aby rozhodl o konečné třídě testovaného objektu.

Ensemble algoritmus:

Ensemble algoritmy jsou ty, které kombinuje více než jeden algoritmy stejného nebo jiného druhu pro klasifikaci objektů. Například běh predikce přes naivní Bayes, SVM a rozhodovací strom a pak při hlasování pro konečné posouzení třídy pro testovací objekt.,

Types of Random Forest models:

1. Random Forest Prediction for a classification problem:

f(x) = majority vote of all predicted classes over B trees

2.,n :

The 9 decision tree classifiers shown above can be aggregated into a random forest ensemble which combines their input (on the right)., Horizontální a vertikální osy výše uvedených výstupů rozhodovacího stromu lze považovat za funkce x1 a x2. Při určitých hodnotách každé funkce vydává rozhodovací strom klasifikaci „modrá“, „zelená“, „červená“ atd.

Tyto výše uvedené výsledky jsou agregovány, a to prostřednictvím modelu hlasů, nebo v průměru, do jednoho
ensemble model, který skončí překonal žádné individuální rozhodovací strom je výstup.

vlastnosti a výhody náhodného lesa:

1. Jedná se o jeden z nejpřesnějších dostupných učebních algoritmů. Pro mnoho datových sad vytváří vysoce přesný klasifikátor.,
2. běží efektivně na velkých databázích.
3. zvládne tisíce vstupních proměnných bez vymazání proměnné.
4. poskytuje odhady toho, jaké proměnné jsou důležité v klasifikaci.
5. generuje interní nezaujatý odhad chyby zobecnění, jak postupuje lesní budova.
6. má účinnou metodu pro odhad chybějících dat a udržuje přesnost, když chybí velká část dat.,

nevýhody náhodného lesa:

1. u některých datových sad s hlučnými klasifikačními / regresními úkoly byly pozorovány náhodné lesy.
2. pro data včetně kategorických proměnných s různým počtem úrovní jsou náhodné lesy zaujaté ve prospěch těchto atributů s více úrovněmi. Variabilní skóre důležitosti z náhodného lesa proto není pro tento typ dat spolehlivé.,div>
   

   Creating a Random Forest Classification model and fitting it to the training data

   

   Predicting the test set results and making the Confusion matrix

   

   Conclusion :

   In this blog we have learned about the Random forest classifier and its implementation., Podívali jsme se na ensembled učení algoritmus v akci a snažil se pochopit, co dělá Random Forest jinou formu jiných algoritmů strojového učení.