S:
Şirketler tahminler için rastgele orman modellerini nasıl kullanabilirler?
A:Şirketler genellikle makine öğrenme süreçleriyle tahminlerde bulunmak için rastgele orman modelleri kullanırlar. Rasgele orman, belirli bir veri kümesinin daha bütüncül bir analizini yapmak için birden çok karar ağacı kullanır.
Tek bir karar ağacı, belirli bir değişkeni veya değişkenleri ikili işleme göre ayırmak temelinde çalışır. Örneğin, bir dizi araba veya araçla ilgili veri setlerini değerlendirirken, tek bir karar ağacı her bir aracı ağırlıkça sınıflandırabilir ve ağır veya hafif araçlara ayırabilir.
Rastgele orman, karar ağacı modelini temel alır ve onu daha sofistike hale getirir. Uzmanlar rasgele ormanlardan çok boyutlu alanlara uygulanan veriler üzerinde “stokastik ayrımcılık” veya “stokastik tahmin” yöntemini temsil ediyorlar. Stokastik ayrımcılık, tek bir karar ağacının yapabileceklerinin ötesinde veri modellerinin analizini geliştirmenin bir yolu olma eğilimindedir.
Temel olarak, rastgele bir orman, belirli bir veri seti uygulanmış önemli değişkenler üzerinde çalışan birçok bireysel karar ağacı oluşturur. Anahtar faktörlerden biri, rastgele bir ormanda, her karar ağacının veri setinin ve değişken analizinin tipik olarak örtüşmesidir. Model için bu önemlidir, çünkü rastgele orman modeli her karar ağacı için ortalama sonuçları alır ve bunları ağırlıklı bir karara bağlar. Özünde, analiz çeşitli karar ağaçlarının tüm oylarını alıyor ve üretken ve mantıklı sonuçlar sunmak için bir fikir birliği oluşturuyor.
Rastgele bir orman algoritması üretken olarak kullanmanın bir örneği, yazar Teja Kodali'nin asitlik, şeker, kükürt dioksit seviyeleri, pH değeri ve alkol içeriği gibi faktörler aracılığıyla şarap kalitesini belirleme örneğini aldığı R-blogger sitesinde mevcuttur. Kodali, rastgele bir orman algoritmasının her bir ağaç için küçük bir rastgele özellik alt kümesini nasıl kullandığını ve ardından ortaya çıkan ortalamaları nasıl kullandığını açıklar.
Bunu göz önünde bulundurarak, öngörülü modelleme için rastgele orman makinesi öğrenme algoritmaları kullanmak isteyen işletmeler önce bir dizi prodüksiyona kaynatılması gereken öngörücü verileri izole edecek ve daha sonra belirli bir eğitim seti kullanarak rastgele orman modeline uygulayacaktır. veri. Makine öğrenimi algoritmaları bu eğitim verilerini alır ve orijinal programlarının kısıtlamalarının ötesine geçmek için onunla birlikte çalışır. Rasgele orman modelleri söz konusu olduğunda, teknoloji rasgele orman fikir birliğini oluşturmak için bu bireysel karar ağaçlarını kullanarak daha sofistike tahmin sonuçları oluşturmayı öğrenir.
Bunun işletmeye uygulanabilmesinin bir yolu, çeşitli ürün özellik değişkenleri almak ve potansiyel müşteri ilgisini göstermek için rastgele bir orman kullanmaktır. Örneğin, renk, boyut, dayanıklılık, taşınabilirlik veya müşterilerin ilgilendiği herhangi bir şey gibi bilinen müşteri ilgi faktörleri varsa, bu özellikler veri kümelerine beslenebilir ve çok faktörlü kendi benzersiz etkileri temelinde analiz edilebilir analizi.
