Descripción general del algoritmo de bosque aleatorio
Los algoritmos son un conjunto de pasos seguidos para hacer un cálculo complejo para resolver problemas. Los algoritmos se crean para resolver problemas de aprendizaje automático. El algoritmo de bosque aleatorio es uno de esos algoritmos utilizado para el aprendizaje automático. Se utiliza para entrenar los datos en función de los datos alimentados previamente y predecir el posible resultado para el futuro. Es un algoritmo de aprendizaje automático muy popular y potente.
Comprender el algoritmo aleatorio del bosque
El algoritmo de bosque aleatorio se basa en el aprendizaje supervisado. Se puede usar tanto para problemas de regresión como de clasificación. Como su nombre indica, Random Forest puede verse como una colección de algoritmos de múltiples árboles de decisión con muestreo aleatorio. Este algoritmo está hecho para erradicar las deficiencias del algoritmo del árbol de decisión.
El bosque aleatorio es una combinación de la idea de "embolsado" de Breiman y una selección aleatoria de características. La idea es hacer que la predicción sea precisa al tomar el promedio o el modo de salida de múltiples árboles de decisión. Cuanto mayor se considere el número de árboles de decisión, más precisa será la salida.
Trabajo de bosque aleatorio:
Para comprender el funcionamiento del bosque aleatorio, primero, debemos comprender el funcionamiento del árbol de decisión, ya que el bosque aleatorio se basa en árboles de decisión.
Árbol de decisión-
Es un algoritmo simple pero popular que sigue un enfoque de arriba hacia abajo. Cada nodo en el árbol de decisión representa un atributo y la hoja representa el resultado. Las ramas que vinculan los nodos a las hojas son las decisiones o las reglas para la predicción. El nodo raíz es el atributo que mejor describe el conjunto de datos de entrenamiento. Por lo tanto, el proceso general se diagrama en una estructura similar a un árbol.
Limitaciones del árbol de decisiones: tiende a sobreajustar en el conjunto de datos de entrenamiento. Por lo tanto, cuando se usa con una prueba o resultados de conjuntos de datos diferentes pueden ser diferentes. Conduce a malas decisiones. Los árboles pueden ser inestables ya que un ligero cambio en los datos puede conducir a un árbol completamente diferente.
El bosque aleatorio utiliza el método de ensacado para obtener el resultado deseado. El concepto es aplicar el algoritmo del árbol de decisión en el conjunto de datos, pero cada vez con diferentes muestras de datos de entrenamiento. El resultado de estos árboles de decisión será diferente y puede estar sesgado en función de los datos de entrenamiento que se envían al algoritmo. Por lo tanto, el resultado final se puede tomar como promedio o modo del resultado del árbol de decisión individual. Por lo tanto, la varianza se puede reducir. El muestreo se puede hacer con reemplazo. Los resultados de los árboles de decisión se clasifican y el que tenga el rango más alto será el resultado final de Random Forest. Por lo tanto, la salida obtenida será menos sesgada y más estable.
Importancia del algoritmo aleatorio del bosque:
- El algoritmo de bosque aleatorio puede usarse tanto para modelos de regresión como de clasificación de aprendizaje automático.
- También puede manejar valores perdidos en el conjunto de datos.
- A diferencia del árbol de decisión, no se sobreajustará al modelo y también se puede usar para variables categóricas. El bosque aleatorio agrega aleatoriedad al modelo.
- A diferencia de los árboles de decisión, en lugar de buscar la característica más importante para construir un árbol de decisión, busca la mejor característica utilizando un subconjunto aleatorio de características para los árboles.
- Y luego generar la salida basada en la salida más clasificada de los árboles de decisión de subconjuntos.
Ejemplo de la vida real
Supongamos que una niña llamada Lisa quiere comenzar un libro, por lo que fue a uno de sus amigos David y le pidió su sugerencia. Le sugirió a Lisa un libro basado en el escritor que había leído. Del mismo modo, acudió a otros amigos por sus sugerencias y, según el género, el autor y el editor, sugirieron algunos libros. Ella hizo una lista de eso. Luego compró un libro que la mayoría de sus amigos habían sugerido.
Suponga que sus amigos son árbol de decisión y género, autor, editor, etc., que son características de los datos. Por lo tanto, Lisa yendo a diferentes amigos es una representación de diferentes árboles de decisión. Por lo tanto, el resultado del algoritmo es el libro que obtuvo la mayoría de los votos.
Aplicaciones de algoritmos de bosque aleatorio:
- El algoritmo forestal aleatorio se utiliza en muchos campos como la banca, el comercio electrónico, la medicina, el mercado de valores, etc.
- En la banca, se utiliza para determinar clientes leales y clientes fraudulentos. Se utiliza para detectar qué cliente podrá pagar el préstamo. Porque en la banca es muy importante emitir préstamos solo a aquellos clientes que podrán pagarlo a tiempo. Además, se utiliza un bosque aleatorio para predecir si un cliente es fraudulento o no. El crecimiento del banco depende de ese tipo de predicción.
- En el campo de la medicina, el bosque aleatorio se usa para diagnosticar la enfermedad según los registros médicos anteriores de los pacientes.
- En el mercado de valores, el bosque aleatorio se utiliza para identificar el mercado y el comportamiento de los valores.
- En el campo del comercio electrónico, este algoritmo se utiliza para predecir la preferencia del cliente en función del comportamiento pasado.
Ventaja:
- Como se mencionó anteriormente, el algoritmo de bosque aleatorio puede usarse tanto para el tipo de problema de regresión como de clasificación. Es fácil de usar. El sobreajuste del conjunto de datos no es un problema en el algoritmo de bosque aleatorio.
- Se puede utilizar para identificar la función más importante entre las funciones disponibles. Con el uso del hiperparámetro, a menudo se producen buenas predicciones y es muy sencillo de entender.
- El bosque aleatorio tiene alta precisión, flexibilidad y menos varianza.
Desventaja:
- A medida que aumenta el número de árboles, el algoritmo se vuelve lento e ineficaz en el manejo de escenarios en tiempo real.
- El bosque aleatorio consume más tiempo en comparación con el árbol de decisión.
- También requiere más recursos para el cálculo.
Ejemplos: las empresas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para comprender mejor a sus clientes y hacer crecer su negocio. El algoritmo de bosque aleatorio puede usarse para comprender la preferencia del cliente. También se puede usar para predecir la probabilidad de que una persona compre un determinado producto. Supongamos que, dadas las características como peso, altura, color, promedio, consumo de combustible, etc. de un vehículo, la compañía puede predecir si será un producto exitoso en el mercado o no. Se puede usar para identificar los factores responsables de las altas ventas.
Conclusión:
El algoritmo de bosque aleatorio es simple de usar y un algoritmo efectivo. Puede predecir con gran precisión y es por eso que es muy popular.
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