Erkunden Sie Themen des maschinellen Lernens mit einer Einführung in Random Forests. Erfahren Sie, warum diese Modelle bei Branchenexperten so beliebt sind und wie Sie Ihre eigenen Modelle erstellen können.
Random Forest-Algorithmen sind eine beliebte Methode des maschinellen Lernens zum Klassifizieren von Daten und Vorhersagen von Ergebnissen. Mithilfe von Random Forests können Sie Ihr maschinelles Lernmodell verbessern und anhand Ihrer Daten genauere Erkenntnisse gewinnen. Erkunden Sie die Grundlagen von Random Forest-Algorithmen, ihre Vorteile und Einschränkungen sowie die Feinheiten der Funktionsweise dieser Modelle.
Was sind Random Forest-Algorithmen?
Random Forest-Algorithmen erstellen viele einzelne Entscheidungsbäume anhand einer zufälligen Auswahl von Datenpunkten und Merkmalen. Wenn dieser Algorithmus eine Vorhersage treffen soll, gibt er die am stärksten gewichtete Antwort aus, was bedeutet, dass die Mehrheit der Bäume diese Antwort gefunden hat.
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Warum ist Random Forest wichtig?
Random Forest-Algorithmen sind wichtig, da sie unglaublich vielseitig sind und Klassifizierungsaufgaben (bei denen Sie versuchen, Dinge zu kategorisieren) und Regressionsaufgaben (bei denen Sie eine Ausgabe vorhersagen, meist in Form einer Wahrscheinlichkeit oder Zahl) ausführen können. Random Forests können große Datensätze mit hoher Dimensionalität (viele Merkmale) verarbeiten und die Wichtigkeit verschiedener Merkmale automatisch bewerten, was wertvolle Einblicke in die Daten liefert. Aus diesem Grund verwenden Fachleute Random Forests für viele verschiedene Zwecke, von der Identifizierung von Krankheitsassoziationen bis zur Prognose der Anwendungsleistung.
Random Forests sind außerdem robust gegenüber Überanpassung, einem Problem, mit dem viele Algorithmen des maschinellen Lernens zu kämpfen haben. Überanpassung liegt vor, wenn ein Modell mit Trainingsdaten gut funktioniert, aber nicht auf andere Daten verallgemeinert werden kann. Im Wesentlichen lernt der Algorithmus, bei der Aufgabe zu spezifisch zu sein, anstatt das Gelernte auf neue Informationen anwenden zu können. Da Random Forests die Vorhersagen vieler Bäume aggregieren, die jeweils auf unterschiedlichen Teilmengen der Daten basieren, sind sie besser bei der Verallgemeinerung auf neue Daten als viele andere Methoden.
Vorteile von Random Forest-Algorithmen
Random Forest-Algorithmen haben viele Vorteile, die sie im maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft sehr beliebt machen.
- Genauigkeit: Durch die Aggregation der Vorhersagen kleinerer Entscheidungsbäume liefern Random Forests in der Regel genauere Ergebnisse als einzelne Bäume, insbesondere bei komplexen Datensätzen.
- Vielseitigkeit: Diese Algorithmen funktionieren für Klassifizierungs- und Regressionsanwendungen und können daher für ein breites Anwendungsspektrum eingesetzt werden.
- Umgang mit stark korrelierten Prädiktoren: Random Forest-Algorithmen können hochgradige Interaktionen zwischen Prädiktoren modellieren, ohne dass zusätzliche Spezifikationen im Modell erforderlich sind. Dies kann je nach den Beziehungen zwischen Ihren Variablen praktisch sein.
- Robustheit gegenüber Überanpassung: Im Gegensatz zu einzelnen Entscheidungsbäumen, die leicht zu einer Überanpassung der Trainingsdaten führen können, ist dies bei Random Forests weniger wahrscheinlich, da sie den Durchschnitt und die Varianz der einzelnen Entscheidungsbaum-Ausgaben berücksichtigen.
- Geeignet für Datensatzgrößen: Random Forest-Algorithmen können aufgrund des Designs des Algorithmus und der Verwendung von Ensemble-Lernmethoden große und kleine Datensätze verarbeiten.
- Automatische Merkmalsauswahl: Zufallswälder gewichten die Wichtigkeit verschiedener Merkmale, was Ihnen hilft, die Modellleistung zu verstehen und zu verbessern.
Nachteile von Random Forest-Algorithmen
Random Forest-Algorithmen bieten zahlreiche Vorteile. Um zu entscheiden, ob sie für Ihre Datenaufgabe die richtige Wahl sind, sollten Sie sich jedoch auch über mögliche Nachteile im Klaren sein.
- Möglicherweise nicht auf andere Forschung verallgemeinerbar: Im Vergleich zur logistischen Regression lassen sich die Ergebnisse von Random Forest-Modellen möglicherweise nicht so einfach auf andere Forschungskontexte anwenden.
- Möglicherweise liegt eine Verzerrung vor: Abhängig von Ihrer Variablenauswahl kann es zu einer Verzerrung kommen, die mit den vom Modell ausgewählten Variablentypen zusammenhängt.
- Schwierigkeiten bei der Modellvalidierung: In manchen Fällen können die Ergebnisse von Random Forests schwer zu validieren sein. Das bedeutet, dass Sie nicht immer genau wissen, wie oder warum das Modell die Ergebnisse produziert hat, die es produziert hat, und dass Sie möglicherweise Schwierigkeiten haben, Ihre Ergebnisse zu reproduzieren.
- Modellkomplexität: Random Forest-Modelle sind komplex und Sie müssen festlegen, wie das Modell aufgebaut wird und welche Komponentenvariablen einbezogen werden sollen. Die Entscheidung, was in verschiedenen Kontexten gewählt werden soll, kann schwierig sein, da es keine formalen Regeln für die Wahl der richtigen Variablen gibt.
Ensemble-Lernmethoden
Random Forest-Modelle sind eine Art Ensemble-Lernmethode, also eine Strategie des maschinellen Lernens. Diese Methoden basieren auf dem Prinzip, dass die Kombination der Vorhersagen mehrerer Modelle genauere Ergebnisse liefern kann als jedes einzelne Modell allein. Sie können Ensemble-Lernen in die folgenden Komponenten unterteilen:
Bagging (Bootstrap-Aggregation)
Beim Bagging werden mehrere Modelle mit Teilmengen des Datensatzes entwickelt. Durch Sampling mit Zurücklegen (d. h., Modelle können überlappende Datenpunkte auswählen) sieht jedes Modell einen leicht anderen Ausschnitt der Daten, wodurch die Varianz verringert und die Gesamtvorhersage verbessert wird. Bei Random Forest-Algorithmen sind dies die Aggregationen mehrerer Entscheidungsbäume.
Verstärkung
Boosting ist ein sequentieller Prozess, bei dem jedes Modell den Algorithmus verfeinert, um Fehler der vorherigen Modelle zu beheben. Die Modelle werden anhand ihrer Genauigkeit gewichtet, und schwer vorhersagbare Fälle werden stärker betont, bis der Algorithmus sie genauer vorhersagen kann.
Stapeln
Beim Stacking wird ein neues Modell auf Grundlage der Ergebnisse der kleineren Modelle trainiert. Die kleineren Modelle werden mit dem gesamten Datensatz trainiert. Anschließend werden ihre Vorhersagen mit der höchsten Genauigkeit zum endgültigen Vorhersagemodell kombiniert.
So implementieren Sie Random Forest
Die Implementierung von Random Forest-Algorithmen kann als zweistufiger Prozess betrachtet werden: Aufbau des Forests und anschließende Erstellung von Vorhersagen. Um das Modell zu erstellen, befolgen Sie diese allgemeinen Schritte:
1. Merkmalsauswahl: Wählen Sie zufällig mehrere Merkmale aus den insgesamt verfügbaren Merkmalen aus. Die auszuwählende Zahl ist normalerweise die Quadratwurzel der Gesamtzahl der Merkmale, sollte jedoch kleiner als die Gesamtzahl sein.
2. Knotenberechnung: Bestimmen Sie den Teilungspunkt, der zur Berechnung des Knotens verwendet wird.
3. Aufteilen: Verwenden Sie einen Aufteilungspunkt, um den Knoten in mehrere Knoten aufzuteilen. Dieser Vorgang des Auswählens von Features, Identifizierens des besten Knotens und Aufteilens wird wiederholt, bis eine voreingestellte Anzahl von Knoten oder eine Abbruchbedingung erreicht ist.
4. Erstellen des Waldes: Wiederholen Sie die obigen Schritte eine bestimmte Anzahl von Malen, um eine gleiche Anzahl von Bäumen zu erstellen, die den Zufallswald bilden.
Sobald Sie das Modell erstellt haben, können Sie Vorhersagen treffen. Im Allgemeinen folgt der Vorhersagemechanismus diesen Schritten:
1. Vorhersage pro Baum: Eingabefunktionen der Testdaten durchlaufen jeden Entscheidungsbaum, um Ergebnisse vorherzusagen.
2. Abstimmen: Sammeln und zählen Sie die vorhergesagten Ergebnisse aller Bäume und zählen Sie die Stimmen für jedes vorhergesagte Ziel.
3. Endgültige Vorhersage: Das Ergebnis ist das gewichtete Ergebnis der Ergebnisse der einzelnen Bäume.
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