Présentation de l'algorithme de forêt aléatoire
Les algorithmes sont un ensemble d'étapes suivies pour effectuer un calcul complexe afin de résoudre des problèmes. Des algorithmes sont créés pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique. L'algorithme de forêt aléatoire est l'un de ces algorithmes utilisé pour l'apprentissage automatique. Il est utilisé pour former les données sur la base des données précédemment alimentées et prédire les résultats possibles pour l'avenir. Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage automatique très populaire et puissant.
Comprendre l'algorithme de forêt aléatoire
L'algorithme de forêt aléatoire est basé sur un apprentissage supervisé. Il peut être utilisé à la fois pour des problèmes de régression et de classification. Comme son nom l'indique, la forêt aléatoire peut être considérée comme un ensemble d'algorithmes d'arbres de décision multiples avec échantillonnage aléatoire. Cet algorithme est fait pour éliminer les lacunes de l'algorithme de l'arbre de décision.
La forêt aléatoire est une combinaison de l'idée «d'ensachage» de Breiman et d'une sélection aléatoire de caractéristiques. L'idée est de rendre la prédiction précise en prenant la moyenne ou le mode de sortie de plusieurs arbres de décision. Plus le nombre d'arbres de décision est considéré, plus la sortie sera précise.
Fonctionnement de la forêt aléatoire:
Pour comprendre le fonctionnement de la forêt aléatoire, nous devons d'abord comprendre le fonctionnement de l'arbre de décision car la forêt aléatoire est basée sur des arbres de décision.
Arbre de décision-
Il s'agit d'un algorithme simple mais populaire qui suit une approche descendante. Chaque nœud de l'arbre de décision représente un attribut et la feuille représente le résultat. Les branches qui relient les nœuds aux feuilles sont les décisions ou les règles de prédiction. Le nœud racine est l'attribut qui décrit le mieux l'ensemble de données d'apprentissage. Ainsi, le processus global est schématisé en une structure arborescente.
Limites de l'arbre de décision: il a tendance à sur-ajuster le jeu de données d'apprentissage. Par conséquent, lorsqu'ils sont utilisés avec un test ou différents jeux de données, les résultats peuvent être différents. Cela conduit à de mauvaises décisions. Les arbres peuvent être instables car un léger changement dans les données peut conduire à un arbre complètement différent.
La forêt aléatoire utilise la méthode d'ensachage pour obtenir le résultat souhaité. Le concept consiste à appliquer l'algorithme d'arbre de décision sur l'ensemble de données mais à chaque fois avec différents échantillons de données d'apprentissage. La sortie de ces arbres de décision sera différente et pourrait être biaisée en fonction des données d'apprentissage fournies à l'algorithme. Ainsi, la sortie finale peut être considérée comme une moyenne ou un mode de sortie de l'arbre de décision individuel. Par conséquent, la variance peut être réduite. L'échantillonnage peut être effectué avec remplacement. Les sorties des arbres de décision sont classées et celle avec le rang le plus élevé sera la sortie finale de Random Forest. Ainsi, la sortie obtenue sera moins biaisée et plus stable.
Importance de l'algorithme de forêt aléatoire:
- L'algorithme de forêt aléatoire peut être utilisé pour les modèles de régression et de classification de l'apprentissage automatique.
- Il peut également gérer les valeurs manquantes dans l'ensemble de données.
- Contrairement à l'arbre de décision, il n'adaptera pas le modèle et peut également être utilisé pour des variables catégorielles. La forêt aléatoire ajoute un caractère aléatoire au modèle.
- Contrairement aux arbres de décision, au lieu de rechercher la fonctionnalité la plus importante pour construire un arbre de décision, il recherche la meilleure fonctionnalité à l'aide d'un sous-ensemble aléatoire de fonctionnalités pour les arbres.
- Générez ensuite la sortie en fonction de la sortie la plus classée des arbres de décision de sous-ensemble.
Exemple réel
Supposons qu'une fille nommée Lisa veuille commencer un livre, alors elle est allée voir l'un de ses amis David et lui a demandé sa suggestion. Il a suggéré à Lisa un livre basé sur l'écrivain qu'elle avait lu. De même, elle est allée voir quelques autres amis pour leurs suggestions et en fonction du genre, de l'auteur et de l'éditeur, ils ont suggéré quelques livres. Elle en a fait une liste. Elle a ensuite acheté un livre que la plupart de ses amis lui avaient suggéré.
Supposons que ses amis soient l'arbre de décision et le genre, l'auteur, l'éditeur, etc., étant les caractéristiques des données. Par conséquent, Lisa allant à différents amis est une représentation de différents arbres de décision. Par conséquent, la sortie de l'algorithme est le livre qui a obtenu le plus de votes.
Applications d'algorithmes de forêt aléatoire:
- L'algorithme de forêt aléatoire est utilisé dans de nombreux domaines comme la banque, le commerce électronique, la médecine, la bourse, etc.
- Dans le secteur bancaire, il est utilisé pour déterminer les clients fidèles et les clients frauduleux. Il est utilisé pour détecter quel client pourra rembourser le prêt. Parce que dans le secteur bancaire, il est très important de n'accorder des prêts qu'aux clients qui pourront les rembourser à temps. En outre, une forêt aléatoire est utilisée pour prédire si un client est frauduleux ou non. La croissance de la banque dépend de ce type de prédiction.
- Dans le domaine médical, la forêt aléatoire est utilisée pour diagnostiquer la maladie en fonction des antécédents médicaux des patients.
- En bourse, la forêt aléatoire est utilisée pour identifier le marché et le comportement boursier.
- Dans le domaine du commerce électronique, cet algorithme est utilisé pour prédire la préférence du client en fonction du comportement passé.
Avantage:
- Comme mentionné ci-dessus, l'algorithme de forêt aléatoire peut être utilisé pour le type de problème de régression et de classification. C'est facile a utiliser. Le sur-ajustement de l'ensemble de données n'est pas un problème dans l'algorithme de forêt aléatoire.
- Il peut être utilisé pour identifier la fonctionnalité la plus importante parmi les fonctionnalités disponibles. Avec l'utilisation de l'hyperparamètre, de bonnes prévisions sont souvent produites et elles sont très simples à comprendre.
- La forêt aléatoire a une grande précision, flexibilité et moins de variance.
Désavantage:
- À mesure que le nombre d'arbres augmente, l'algorithme devient lent et inefficace dans la gestion des scénarios en temps réel.
- La forêt aléatoire prend plus de temps que l'arbre de décision.
- Il nécessite également plus de ressources pour le calcul.
Exemples: Les entreprises utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour mieux comprendre leurs clients et développer leur activité. L'algorithme de forêt aléatoire peut être utilisé pour comprendre la préférence du client. Il peut également être utilisé pour prédire la probabilité qu'une personne achète un certain produit. Supposons que, compte tenu des caractéristiques telles que le poids, la taille, la couleur, la moyenne, la consommation de carburant, etc. d'un véhicule, l'entreprise peut prédire si ce sera un produit réussi sur le marché ou non. Il peut être utilisé pour identifier les facteurs responsables des ventes élevées.
Conclusion:
L'algorithme de forêt aléatoire est simple à utiliser et un algorithme efficace. Il peut prédire avec une grande précision et c'est pourquoi il est très populaire.
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Cela a été un guide pour l'algorithme de forêt aléatoire. Nous discutons ici du fonctionnement, de la compréhension, de l'importance, de l'application, des avantages et des inconvénients de l'algorithme de forêt aléatoire. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -
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