Περιεχόμενο
Ερ:
Πώς μπορούν οι εταιρείες να χρησιμοποιούν τυχαία μοντέλα δασών για προβλέψεις;
ΕΝΑ:
Οι εταιρείες χρησιμοποιούν συχνά τυχαία μοντέλα δασών για να κάνουν προβλέψεις με διαδικασίες μηχανικής μάθησης. Το τυχαίο δάσος χρησιμοποιεί πολλαπλά δέντρα αποφάσεων για να κάνει μια πιο ολιστική ανάλυση ενός δεδομένου συνόλου δεδομένων.
Μια ενιαία δέντρο αποφάσεων λειτουργεί με βάση το διαχωρισμό μιας συγκεκριμένης μεταβλητής ή μεταβλητών σύμφωνα με μια δυαδική διαδικασία. Για παράδειγμα, κατά την αξιολόγηση των συνόλων δεδομένων που σχετίζονται με ένα σύνολο αυτοκινήτων ή οχημάτων, ένα ενιαίο δέντρο απόφασης θα μπορούσε να ταξινομήσει και να ταξινομήσει κάθε μεμονωμένο όχημα κατά βάρος, χωρίζοντάς το σε βαρέα ή ελαφρά οχήματα.
Το τυχαίο δάσος βασίζεται στο μοντέλο δέντρων αποφάσεων και το καθιστά πιο εξελιγμένο. Οι ειδικοί μιλούν για τα τυχαία δάση ως αντιπροσωπευτικά της "στοχαστικής διάκρισης" ή της "στοχαστικής εικασίας" για τα δεδομένα που εφαρμόζονται σε πολυδιάστατους χώρους. Η στοχαστική διάκριση τείνει να είναι ένας τρόπος για να ενισχυθεί η ανάλυση των μοντέλων δεδομένων πέρα από το τι μπορεί να κάνει ένα ενιαίο δέντρο αποφάσεων.
Βασικά, ένα τυχαίο δάσος δημιουργεί πολλά ατομικά δέντρα απόφασης που εργάζονται σε σημαντικές μεταβλητές με ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων που εφαρμόζεται. Ένας βασικός παράγοντας είναι ότι σε ένα τυχαίο δάσος, το σύνολο δεδομένων και η μεταβλητή ανάλυση κάθε δέντρου αποφάσεων συνήθως επικαλύπτονται. Αυτό είναι σημαντικό για το μοντέλο, επειδή το τυχαίο μοντέλο των δασών παίρνει τα μέσα αποτελέσματα για κάθε δέντρο αποφάσεων και τα παράγει σε μια σταθμισμένη απόφαση. Στην ουσία, η ανάλυση λαμβάνει όλες τις ψήφους των διαφόρων αποφάσεων και δημιουργεί μια συναίνεση για να προσφέρει παραγωγικά και λογικά αποτελέσματα.
Ένα παράδειγμα της παραγωγικής χρήσης ενός τυχαίου δασικού αλγορίθμου είναι διαθέσιμος στον ιστοτόπο R-blogger, όπου ο συγγραφέας Teja Kodali λαμβάνει το παράδειγμα καθορισμού της ποιότητας του κρασιού μέσω παραγόντων όπως η οξύτητα, η ζάχαρη, τα επίπεδα διοξειδίου του θείου, η τιμή pH και η περιεκτικότητα σε αλκοόλ. Το Kodali εξηγεί πώς ένας τυχαίος αλγόριθμος δασών χρησιμοποιεί ένα μικρό τυχαίο σύνολο χαρακτηριστικών για κάθε δέντρο και στη συνέχεια χρησιμοποιεί τους προκύπτοντες μέσους όρους.
Με αυτό το πνεύμα, οι επιχειρήσεις που επιθυμούν να χρησιμοποιούν αλγόριθμους τυχαίας εκμάθησης μηχανών δασοκομίας για προγνωστική μοντελοποίηση θα απομονώσουν πρώτα τα προβλεπτικά δεδομένα που πρέπει να βράσουν κάτω σε ένα σύνολο παραγωγών και στη συνέχεια θα το εφαρμόσουν στο τυχαίο μοντέλο δασών χρησιμοποιώντας ένα συγκεκριμένο σύνολο εκπαίδευσης δεδομένα. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης λαμβάνουν τα δεδομένα εκπαίδευσης και συνεργάζονται μαζί τους για να εξελίσσονται πέρα από τους περιορισμούς του αρχικού τους προγραμματισμού. Στην περίπτωση τυχαίων δασικών μοντέλων, η τεχνολογία μαθαίνει να σχηματίζει πιο εξελιγμένα προγνωστικά αποτελέσματα χρησιμοποιώντας αυτά τα ατομικά δέντρα αποφάσεων για να χτίσει την τυχαία συναίνεση των δασών.
Ένας τρόπος με τον οποίο αυτό θα μπορούσε να εφαρμοστεί στην επιχείρηση είναι να ληφθούν διάφορες μεταβλητές ιδιοτήτων προϊόντων και να χρησιμοποιηθεί τυχαίο δάσος για να δείξει το ενδιαφέρον του πελάτη. Για παράδειγμα, αν υπάρχουν γνωστοί παράγοντες ενδιαφέροντος για τον πελάτη, όπως χρώμα, μέγεθος, ανθεκτικότητα, φορητότητα ή οτιδήποτε άλλο έχει δείξει ενδιαφέρον για τους πελάτες, τα χαρακτηριστικά αυτά μπορούν να τροφοδοτηθούν στα σύνολα δεδομένων και να αναλυθούν με βάση τη δική τους μοναδική επίδραση για τους πολυπαραγοντικούς παράγοντες ανάλυση.