İçerik
S:
Şirketler tahminler için rasgele orman modellerini nasıl kullanabilir?
A:
Şirketler genellikle makine öğrenme süreçleriyle ilgili öngörülerde bulunmak için rastgele orman modelleri kullanırlar. Rastgele orman, belirli bir veri kümesinin daha bütünsel bir analizini yapmak için birden fazla karar ağacı kullanır.
Tek bir karar ağacı, belirli bir değişkeni veya değişkenleri bir ikili sürece göre ayırma temelinde çalışır. Örneğin, bir otomobil seti veya taşıtla ilgili veri setlerini değerlendirirken, tek bir karar ağacı her bir taşıtı ağırlığına göre sınıflandırabilir ve sınıflandırabilir ve bunları ağır veya hafif taşıtlara ayırabilir.
Rastgele orman, karar ağacı modeline dayanır ve onu daha karmaşık hale getirir. Uzmanlar, rastlantısal ormanlardan çok boyutlu alanlara uygulanan veriler üzerinde “stokastik ayrımcılığı” veya “stokastik tahmin” yöntemini temsil ettiği şeklinde konuşuyor. Stokastik ayrımcılık, tek bir karar ağacının yapabileceklerinin ötesinde veri modellerinin analizini geliştirmenin bir yolu olma eğilimindedir.
Temel olarak, rastgele bir orman, belirli bir veri seti uygulanmış olarak, önemli değişkenler üzerinde çalışan birçok bireysel karar ağacı oluşturur. Anahtar faktörlerden biri, rastgele bir ormanda, her karar ağacının veri kümesi ve değişken analizinin tipik olarak üst üste gelmesidir. Bu model için önemlidir, çünkü rastgele orman modeli her karar ağacı için ortalama sonuçları alır ve bunları ağırlıklı bir karara dönüştürür. Temelde, analiz çeşitli karar ağaçlarının tüm oylarını alıyor ve üretken ve mantıklı sonuçlar sunmak için bir fikir birliği oluşturuyor.
Rastgele bir orman algoritmasının üretken olarak kullanılmasına bir örnek, yazar Teja Kodali'nin asitlik, şeker, kükürt dioksit seviyeleri, pH değeri ve alkol içeriği gibi faktörlerle şarap kalitesini belirleme örneğini aldığı R-blogger sitesinde mevcuttur. Kodali, rastgele bir orman algoritmasının her bir ağaç için küçük bir rastgele özellik alt kümesini nasıl kullandığını ve daha sonra ortaya çıkan ortalamaları nasıl kullandığını açıklar.
Bunu akılda tutarak, öngörülü modelleme için rastgele orman makinesi öğrenme algoritmaları kullanmak isteyen işletmeler ilk önce bir dizi üretime indirilmesi gereken öngörücü verileri izole edecek ve daha sonra belirli bir eğitim kümesini kullanarak rastgele orman modeline uygulayacaktır. veri. Makine öğrenme algoritmaları bu eğitim verilerini alır ve orijinal programlarının kısıtlarının ötesine geçmek için onunla birlikte çalışır. Rastgele orman modelleri söz konusu olduğunda, teknoloji rastgele orman fikir birliğini oluşturmak için bu bireysel karar ağaçlarını kullanarak daha sofistike kestirimci sonuçlar üretmeyi öğrenir.
Bunun işletmeye uygulanabilmesinin bir yolu, çeşitli ürün özellik değişkenlerini almak ve potansiyel müşteri ilgisini göstermek için rastgele bir orman kullanmaktır. Örneğin, renk, boyut, dayanıklılık, taşınabilirlik veya müşterilerin ilgilendiği herhangi bir şey gibi bilinen müşteri ilgi faktörleri varsa, bu özellikler veri kümelerine beslenebilir ve multifaktör için kendi benzersiz etkisine dayanarak analiz edilebilir. analizi.