K:
Hogyan használhatják a vállalatok véletlenszerű erdészeti modelleket az előrejelzésekhez?
A:A vállalatok gyakran véletlenszerű erdészeti modelleket használnak arra, hogy előrejelzéseket készítsenek a gépi tanulási folyamatokkal. A véletlenszerű erdő több döntési fát használ az adott adatkészlet holisztikusabb elemzéséhez.
Az egyetlen döntési fa azon alapul, hogy egy adott változót vagy változókat bináris folyamat szerint szétválasztanak. Például egy autó- vagy járműkészlettel kapcsolatos adatkészletek értékelésekor egyetlen döntési faj alapján az egyes járműveket súly szerint lehetne osztályozni és osztályozni, elkülönítve őket nehéz vagy könnyű járművekre.
A véletlenszerű erdő a döntési fa modellre épül, és kifinomultabbá teszi. A szakértők arról beszélnek, hogy a véletlenszerű erdők „sztochasztikus diszkriminációt” vagy „sztochasztikus találgatásmódszert” képviselnek a többdimenziós terekre alkalmazott adatoknál. A sztochasztikus diszkrimináció általában az adatmodellek elemzésének javításának módja, amely túlmutat egyetlen döntési fán.
Alapvetően egy véletlenszerű erdő számos egyedi döntési fát hoz létre, amelyek fontos változókon dolgoznak, és egy bizonyos adatkészletet alkalmaznak. Az egyik kulcsfontosságú tényező, hogy egy véletlenszerű erdőben az egyes döntési fadatok és változók elemzése általában átfedésben vannak. Ez fontos a modell szempontjából, mivel a véletlenszerű erdőmodell figyelembe veszi az egyes döntési fák átlagos eredményeit, és súlyozott döntésbe foglalja őket. Az elemzés lényegében a különböző döntési fák összes szavazatát veszi igénybe, és konszenzust alakít ki a produktív és logikus eredmények elérése érdekében.
A véletlenszerű erdészeti algoritmus eredményes felhasználásának egyik példája elérhető az R-blogger webhelyén, ahol Teja Kodali író példát mutat a borminőség meghatározására olyan tényezők alapján, mint a savasság, a cukor, a kén-dioxid szint, a pH-érték és az alkoholtartalom. Kodali elmagyarázza, hogy egy véletlenszerű erdő algoritmus hogyan használ egy kis véletlenszerű tulajdonságkészletet minden egyes fához, majd felhasználja a kapott átlagokat.
Ezt szem előtt tartva, azok a vállalkozások, amelyek véletlenszerű erdőgép-tanulási algoritmusokat akarnak használni a prediktív modellezéshez, először elkülönítik azokat a prediktív adatokat, amelyeket össze kell állítani egy produkciókészletbe, majd alkalmazzák azokat egy véletlenszerű erdőmodellre egy bizonyos képzési csoport felhasználásával adat. A gépi tanulási algoritmusok figyelembe veszik ezeket a képzési adatokat, és együtt dolgoznak azzal, hogy az eredeti programozás korlátain túlmutatjanak. Véletlenszerű erdészeti modellek esetén a technológia megtanul kifinomultabb prediktív eredményeket alkotni ezekkel az egyedi döntési fákkal a véletlenszerű erdőkonszenzus kialakításához.
Ennek egyik módja, hogy ezt alkalmazni lehessen az üzleti életben, ha különféle terméktulajdonsági változókat vesz fel, és véletlenszerű erdőt használ fel a potenciális vevői érdeklődés jelzésére. Például, ha vannak olyan ismert vevői érdekfaktorok, mint a szín, méret, tartósság, hordozhatóság vagy bármi más, amelyek iránt az ügyfelek érdeklődését jelezték, ezeket az attribútumokat be lehet adni az adatkészletekbe és elemezni a multifaktorokra gyakorolt saját egyedi hatásuk alapján. elemzés.
