Random Forest'ın sağlık, finans ve daha birçok alanda yüksek doğruluk, çok yönlülük ve gerçek dünya uygulamaları ile yapay zeka ve makine öğrenimini nasıl geliştirdiğini keşfedin.
Rastgele Orman, yüksek doğruluğu ve çok sayıda girdi değişkenini işleme yeteneği ile bilinen çok yönlü ve yaygın olarak kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Eğitim sırasında çok sayıda karar ağacı oluşturarak ve sınıfların modu olan sınıfı (sınıflandırma) veya bireysel ağaçların ortalama tahminini (regresyon) çıkararak çalışan bir topluluk öğrenme yöntemidir. Bu yaklaşım, aşırı uyumu azaltmaya ve modelin genellenebilirliğini artırmaya yardımcı olur.
Rastgele Orman, her bir iç düğümün bir özelliği, her bir dalın bir karar kuralını ve her bir yaprak düğümünün sonucu temsil ettiği ağaç benzeri yapılar olan Karar Ağaçları kavramını temel alır. Rastgele Orman, eğitim verilerinin rastgele alt kümelerini ve özelliklerin rastgele alt kümelerini kullanarak birden fazla karar ağacı oluşturarak bunu geliştirir. Bu rastgelelik, ağaçların birbiriyle ilişkilendirilmesine yardımcı olarak genel modeli daha sağlam hale getirir.
Eğitim sırasında, ormandaki her ağaç "torbalama" (bootstrap aggregating) adı verilen bir teknik kullanılarak oluşturulur. Torbalama, eğitim verilerinin değiştirilerek rastgele örneklenmesini içerir, yani bazı veri noktaları tek bir ağacın eğitim setine birden çok kez dahil edilebilirken diğerleri dışarıda bırakılabilir. Ayrıca, ağacın her bir düğümünde, tüm özellik kümesi yerine rastgele bir özellik alt kümesi bölme için dikkate alınır. Bu, ağaçlar arasındaki çeşitliliği daha da artırır.
Tahminler yapılırken, ormandaki her ağaç sonuç üzerinde "oylama" yapar ve nihai tahmin çoğunluk oyu (sınıflandırma için) veya bireysel ağaç tahminlerinin ortalaması (regresyon için) tarafından belirlenir. Bu topluluk yaklaşımı, tahminleri yumuşatmaya ve modelin varyansını azaltmaya yardımcı olur.
Rastgele Orman, güçlü performansı, kullanım kolaylığı ve çeşitli veri türlerini işleme yeteneği nedeniyle Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) alanlarında oldukça önemlidir. Genellikle diğer algoritmalarla karşılaştırma yapmak için bir kıyaslama modeli olarak kullanılır. Algoritmanın yüksek boyutlu verileri, eksik değerleri ve özellik önem tahminini ele alma yeteneği, onu birçok uygulamada değerli bir araç haline getirmektedir.
Rastgele Orman, çeşitli sektörlerde geniş bir uygulama alanına sahiptir. İşte iki somut örnek:
Rastgele Orman, Karar Ağaçları ile yakından ilişkilidir ancak topluluk yapısı bakımından farklılık gösterir. Tek bir Karar Ağacı aşırı uyum ve yüksek varyansa eğilimli olabilirken, Rastgele Orman birden fazla ağacı birleştirerek bu sorunları hafifletir. İlgili bir diğer terim olan Gradient Boosting de bir karar ağaçları topluluğu oluşturur ancak bunu sırayla yapar ve her ağaç bir öncekinin hatalarını düzeltir. Buna karşın Random Forest, ağaçları bağımsız ve paralel olarak oluşturur.
Birkaç popüler makine öğrenimi kütüphanesi Rastgele Orman algoritmasının uygulamalarını sağlar. Yaygın olarak kullanılan bir Python kütüphanesi olan Scikit-learn, çeşitli özelleştirme seçenekleriyle birlikte kapsamlı bir Rastgele Orman uygulaması sunar. XGBoost ve LightGBM gibi diğer kütüphaneler de Rastgele Orman varyasyonları da dahil olmak üzere ağaç tabanlı topluluk yöntemlerinin verimli uygulamalarını sağlar. Ayrıca Ultralytics web sitesinde diğer bilgisayarla görme görevleri için Ultralytics YOLO modellerini keşfedebilirsiniz. Ayrıca Hakkında sayfasından Ultralytics hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Uygulayıcılar, Rastgele Orman ilkelerini ve uygulamalarını anlayarak, çok çeşitli görevler için sağlam ve doğru modeller oluşturmak üzere bu güçlü algoritmadan yararlanabilirler. İster makine öğreniminde yeni olun ister deneyimli bir geliştirici, Rastgele Orman'ın yeteneklerini keşfetmek yapay zeka araç setinizi önemli ölçüde geliştirebilir.
%25202.png)
%202.png)
