機械学習におけるランダム フォレストの応用

ランダム フォレストでは、複数の分類ツリーを使用して入力ベクトルを分類します。各ツリーには分類結果があり、最終的に投票数が最も多い分類が最終結果として選択されます。

上記はランダム フォレストの概要であり、次にランダム フォレスト アルゴリズムのワークフローを見てみましょう。

ステップ 1: まず、データセットからランダムなサンプルを選択します。

ステップ 2: サンプルごとに、アルゴリズムによってデシジョン ツリーが作成されます。すると、各決定木の予測結果が得られます。

ステップ 3: このステップで予想される各結果について投票が行われます。

ステップ 4: 最後に、最も多くの票を獲得した予測結果を最終予測結果として選択します。

ランダム フォレスト アルゴリズムの原理

ランダム フォレスト手法の利点

• スルー平均化またはさまざまなデシジョン ツリーの出力を統合し、過学習の問題を解決します。
• ランダム フォレストは、幅広いデータ項目に対して個別のデシジョン ツリーよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
• ランダム フォレスト アルゴリズムは、大量のデータがない場合でも高い精度を維持します。

機械学習におけるランダム フォレストの特徴

• 現在利用可能な最も正確なアルゴリズム。
• 巨大なデータベースに適しています。
• 何万もの入力変数を削除せずに処理できます。
• 分類におけるいくつかの変数の重要性を計算します。
• フォレストが成長するにつれて、汎化誤差の内部不偏推定値が生成されます。
• 大量のデータ損失が発生した場合でも精度を維持できる、欠落データを推測するための優れた戦略を提供します。
• クラス母集団における不均一なデータセットの不正確さをバランスさせるためのメソッドが含まれています。
• 作成したフォレストは保存して、将来他のデータに使用できます。
• 変数とカテゴリ間の関係を示すプロトタイプを作成します。
• 例のペア間の距離を計算します。これは、クラスタリング、外れ値の検出、またはデータの魅力的なビュー (縮尺どおり) の提供に役立ちます。
• ラベルなしデータは、上記の機能を使用して教師なしクラスタリング、データ視覚化、および外れ値の識別を作成するために使用できます。
• 変数の相互作用を実験的に見つけるためのメカニズムを提供します。

特定の特性を持つデータ セットでランダム フォレスト モデルをトレーニングすると、結果として得られるモデル オブジェクトによって、トレーニング プロセス中にどの特徴が最も関連しているかを知ることができます。どの特徴がターゲット変数に最も大きな影響を与えるか。この変数の重要性は、ランダム フォレスト内のツリーごとに決定され、フォレスト全体で平均されて、各特徴の単一の測定値が生成されます。このメトリックは、関連性によって特徴を並べ替え、これらの特徴のみを使用してランダム フォレスト モデルを再トレーニングするために使用できます。

以上が機械学習におけるランダム フォレストの応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。