Inhalt
Q:
Wie können Unternehmen zufällige Waldmodelle für Vorhersagen verwenden?
EIN:
Unternehmen verwenden häufig zufällige Waldmodelle, um Vorhersagen für maschinelle Lernprozesse zu treffen. Die zufällige Gesamtstruktur verwendet mehrere Entscheidungsbäume, um eine ganzheitlichere Analyse eines bestimmten Datensatzes durchzuführen.
Ein einzelner Entscheidungsbaum basiert auf der Trennung einer oder mehrerer Variablen nach einem binären Prozess. Beispielsweise könnte bei der Bewertung von Datensätzen, die sich auf eine Gruppe von Autos oder Fahrzeugen beziehen, ein einzelner Entscheidungsbaum jedes einzelne Fahrzeug nach Gewicht sortieren und klassifizieren und sie in schwere oder leichte Fahrzeuge aufteilen.
Die zufällige Gesamtstruktur baut auf dem Entscheidungsbaummodell auf und verbessert es. Experten sprechen von zufälligen Wäldern, die „stochastische Diskriminierung“ oder die „stochastische Schätzmethode“ für Daten darstellen, die auf mehrdimensionale Räume angewendet werden. Stochastische Diskriminierung ist in der Regel eine Möglichkeit, die Analyse von Datenmodellen zu verbessern, die über die Möglichkeiten eines einzelnen Entscheidungsbaums hinausgehen.
Grundsätzlich werden durch eine zufällige Gesamtstruktur viele einzelne Entscheidungsbäume erstellt, die mit wichtigen Variablen arbeiten, wobei ein bestimmter Datensatz angewendet wird. Ein Schlüsselfaktor ist, dass sich in einer zufälligen Gesamtstruktur die Datensatz- und Variablenanalyse jedes Entscheidungsbaums normalerweise überlappen. Dies ist für das Modell wichtig, da das Zufallsgesamtstrukturmodell die Durchschnittsergebnisse für jeden Entscheidungsbaum verwendet und diese in eine gewichtete Entscheidung einbezieht. Im Wesentlichen werden bei der Analyse alle Stimmen verschiedener Entscheidungsbäume abgerufen und ein Konsens aufgebaut, um produktive und logische Ergebnisse zu erzielen.
Ein Beispiel für die produktive Verwendung eines zufälligen Waldalgorithmus finden Sie auf der R-Blogger-Website, auf der die Autorin Teja Kodali die Weinqualität anhand von Faktoren wie Säuregehalt, Zucker, Schwefeldioxid, pH-Wert und Alkoholgehalt ermittelt. Kodali erklärt, wie ein Algorithmus für zufällige Gesamtstrukturen eine kleine zufällige Teilmenge von Features für jeden einzelnen Baum verwendet und dann die resultierenden Durchschnittswerte verwendet.
Vor diesem Hintergrund werden Unternehmen, die Algorithmen zum maschinellen Lernen von Zufallsforsten für die Vorhersagemodellierung verwenden möchten, zunächst die Vorhersagedaten, die in einer Reihe von Produktionen zusammengefasst werden müssen, isolieren und sie dann unter Verwendung einer bestimmten Reihe von Schulungen auf das Zufallsforstmodell anwenden Daten. Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden diese Trainingsdaten und arbeiten damit, um sich über die Grenzen ihrer ursprünglichen Programmierung hinaus zu entwickeln. Bei zufälligen Waldmodellen lernt die Technologie, mithilfe dieser einzelnen Entscheidungsbäume differenziertere Vorhersageresultate zu erstellen, um einen zufälligen Waldkonsens zu erzielen.
Eine Möglichkeit, dies auf Unternehmen anzuwenden, besteht darin, verschiedene Produkteigenschaftsvariablen zu verwenden und eine zufällige Gesamtstruktur zu verwenden, um potenzielles Kundeninteresse anzuzeigen. Wenn beispielsweise Kundeninteressensfaktoren wie Farbe, Größe, Haltbarkeit, Portabilität oder andere Faktoren bekannt sind, an denen Kunden Interesse gezeigt haben, können diese Attribute in die Datensätze eingespeist und auf der Grundlage ihrer eigenen einzigartigen Auswirkung auf den Multifaktor analysiert werden Analyse.