Rừng ngẫu nhiên

Rừng ngẫu nhiên hoạt động như thế nào

Về bản chất, Rừng ngẫu nhiên hoạt động bằng cách xây dựng vô số cây quyết định trong giai đoạn đào tạo. Mỗi cây được đào tạo trên một tập hợp con ngẫu nhiên khác nhau của dữ liệu đào tạo (một kỹ thuật gọi là bagging hoặc bootstrap aggregating) và chỉ sử dụng một tập hợp con ngẫu nhiên các tính năng để quyết định phân chia tốt nhất tại mỗi nút. Tính ngẫu nhiên kép này giúp giải tương quan giữa các cây, làm cho tập hợp mạnh mẽ hơn.

Đối với một bài toán phân loại, đầu ra cuối cùng của Random Forest là lớp được chọn bởi đa số phiếu bầu của tất cả các cây riêng lẻ. Đối với một bài toán hồi quy, dự đoán thường là dự đoán trung bình của các cây riêng lẻ. Cách tiếp cận này tận dụng "trí tuệ của đám đông", trong đó một tập hợp các mô hình đa dạng cùng nhau đưa ra các dự đoán chính xác hơn và giảm đáng kể nguy cơ quá khớp , một vấn đề phổ biến với các cây quyết định đơn lẻ.

Đặc điểm chính

Một số khía cạnh chính xác định Rừng ngẫu nhiên:

• Phương pháp tổng hợp: Kết hợp các dự đoán từ nhiều cây quyết định.
• Bagging: Mỗi cây được đào tạo trên một mẫu bootstrapped của tập dữ liệu gốc. Tìm hiểu thêm về Bootstrap Aggregating (Bagging) .
• Tính ngẫu nhiên của tính năng: Tại mỗi điểm phân tách nút, chỉ một tập hợp con tính năng ngẫu nhiên được xem xét.
• Giảm phương sai: Tính trung bình các dự đoán trên nhiều cây không tương quan sẽ làm giảm phương sai tổng thể của mô hình.
• Mức độ quan trọng của tính năng: Có thể cung cấp ước tính về mức độ quan trọng của tính năng , chỉ ra biến đầu vào nào có ảnh hưởng lớn nhất đến dự đoán.

Ứng dụng của Rừng ngẫu nhiên

Rừng ngẫu nhiên được áp dụng trên nhiều phạm vi rộng do tính chính xác, mạnh mẽ và dễ sử dụng của chúng. Sau đây là một vài ví dụ cụ thể:

1. Tài chính: Được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ như chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận, trong đó việc xác định các mô hình phức tạp trong dữ liệu tài chính là rất quan trọng.
2. Chăm sóc sức khỏe: Được áp dụng trong các lĩnh vực như dự đoán bệnh dựa trên hồ sơ bệnh nhân và thậm chí trong phân tích hình ảnh y tế để xác định các bất thường, mặc dù học sâu thường chiếm ưu thế trong các tác vụ dựa trên hình ảnh. Khám phá các giải pháp AI trong chăm sóc sức khỏe .

Công nghệ và Công cụ

Một số thư viện học máy phổ biến cung cấp các triển khai của thuật toán Rừng ngẫu nhiên. Scikit-learn , một Python thư viện, cung cấp triển khai Random Forest toàn diện với các tùy chọn để điều chỉnh siêu tham số . Các thư viện khác như XGBoost và LightGBM cung cấp triển khai hiệu quả các phương pháp tổng hợp dựa trên cây liên quan, thường được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu suất trên các tập dữ liệu lớn.

Trong khi Random Forests nổi trội với dữ liệu có cấu trúc hoặc dạng bảng, chúng thường ít phù hợp hơn với các tác vụ liên quan đến dữ liệu không có cấu trúc như hình ảnh so với các mô hình Học sâu . Đối với các tác vụ thị giác máy tính tiên tiến như phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn hình ảnh , các mô hình như Ultralytics YOLO thường được ưu tiên. Bạn có thể đào tạo và triển khai YOLO các mô hình sử dụng các nền tảng như Ultralytics HUB , giúp đơn giản hóa vòng đời MLOps cho các dự án AI về thị giác. Khám phá nhiều Giải pháp Ultralytics khác nhau bằng cách sử dụng YOLO mô hình cho các ứng dụng thực tế.