Rừng ngẫu nhiên

Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) là một thuật toán học có giám sát mạnh mẽ và linh hoạt, được sử dụng rộng rãi cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy . Như tên gọi của nó, thuật toán này xây dựng một "rừng" bao gồm nhiều cây quyết định trong giai đoạn huấn luyện. Bằng cách tổng hợp các dự đoán của các cây riêng lẻ này—thường sử dụng phương pháp bỏ phiếu đa số cho phân loại hoặc tính trung bình cho hồi quy—mô hình đạt được độ chính xác và tính ổn định dự đoán cao hơn đáng kể so với bất kỳ cây đơn lẻ nào. Phương pháp kết hợp này giải quyết hiệu quả các vấn đề thường gặp trong học máy, chẳng hạn như quá khớp với dữ liệu huấn luyện , khiến nó trở thành lựa chọn đáng tin cậy để phân tích các tập dữ liệu có cấu trúc phức tạp.

Cơ chế cốt lõi

Hiệu quả của thuật toán Rừng ngẫu nhiên dựa trên hai khái niệm chính giúp tạo ra sự đa dạng giữa các cây, đảm bảo chúng không học cùng một mô hình giống hệt nhau:

• Phương pháp Bootstrap Aggregating (Bagging) : Thuật toán này tạo ra nhiều tập con của tập dữ liệu gốc thông qua lấy mẫu ngẫu nhiên có hoàn trả. Mỗi cây quyết định được huấn luyện trên một mẫu khác nhau, cho phép mô hình học máy (ML) học hỏi từ nhiều góc độ khác nhau về phân bố dữ liệu cơ bản.
• Tính ngẫu nhiên của đặc trưng : Thay vì tìm kiếm đặc trưng quan trọng nhất trong tất cả các biến có sẵn khi phân tách một nút, thuật toán tìm kiếm đặc trưng tốt nhất trong một tập hợp con ngẫu nhiên các vectơ đặc trưng . Điều này ngăn chặn các đặc trưng chiếm ưu thế cụ thể lấn át mô hình, dẫn đến một mô hình dự đoán tổng quát và mạnh mẽ hơn.

Các Ứng dụng Thực tế

Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) là một thuật toán chủ lực trong phân tích dữ liệu nhờ khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn với nhiều chiều.

• Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính : Các tổ chức tài chính tận dụng thuật toán Random Forest để chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận. Bằng cách phân tích dữ liệu giao dịch trong quá khứ và thông tin nhân khẩu học của khách hàng, mô hình có thể xác định các mô hình tinh tế cho thấy hoạt động gian lận hoặc đánh giá rủi ro vỡ nợ khoản vay với độ chính xác cao.
• Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe : Trong chẩn đoán y tế, thuật toán giúp dự đoán kết quả điều trị của bệnh nhân bằng cách phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử. Các nhà nghiên cứu sử dụng khả năng xác định tầm quan trọng của các đặc điểm để xác định các dấu ấn sinh học quan trọng liên quan đến sự tiến triển của các bệnh cụ thể.
• Trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp : Các nhà nông học áp dụng thuật toán Rừng ngẫu nhiên để phân tích mẫu đất và mô hình thời tiết nhằm dự đoán năng suất cây trồng, giúp nông dân tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và nâng cao tính bền vững.

Phân biệt thuật toán Rừng ngẫu nhiên với các khái niệm liên quan

Hiểu rõ sự khác biệt giữa Random Forest và các thuật toán khác giúp lựa chọn công cụ phù hợp cho một vấn đề cụ thể.

• So với Cây quyết định : Một cây quyết định đơn giản dễ hiểu nhưng lại có độ biến thiên cao; một thay đổi nhỏ trong dữ liệu có thể làm thay đổi hoàn toàn cấu trúc cây. Rừng ngẫu nhiên hy sinh một phần khả năng giải thích để cân bằng giữa độ lệch và độ biến thiên , mang lại khả năng khái quát hóa vượt trội trên dữ liệu kiểm thử chưa từng thấy.
• So với XGBoost : Trong khi Random Forest xây dựng các cây song song (độc lập), các thuật toán tăng cường như XGBoost xây dựng các cây tuần tự, trong đó mỗi cây mới sửa lỗi từ cây trước đó. Boosting thường đạt hiệu suất cao hơn trong các cuộc thi sử dụng bảng dữ liệu nhưng có thể nhạy cảm hơn với dữ liệu nhiễu.
• So với Học sâu (DL) : Thuật toán Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) hoạt động tốt với dữ liệu có cấu trúc, dạng bảng. Tuy nhiên, đối với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, các mô hình thị giác máy tính (CV) lại vượt trội hơn. Các kiến ​​trúc như YOLO26 sử dụng Mạng thần kinh tích chập (CNN) để tự động trích xuất đặc trưng từ các điểm ảnh thô, một nhiệm vụ mà các phương pháp dựa trên cây gặp khó khăn.

Ví dụ triển khai

Thuật toán Rừng Ngẫu nhiên (Random Forest) thường được triển khai bằng thư viện Scikit-learn phổ biến. Trong các quy trình xử lý dữ liệu nâng cao, nó có thể được sử dụng cùng với các mô hình xử lý hình ảnh được quản lý thông qua Nền tảng Ultralytics , ví dụ như để... classify Siêu dữ liệu được trích xuất từ ​​các đối tượng được phát hiện.

Ví dụ sau đây minh họa cách huấn luyện một bộ phân loại đơn giản trên dữ liệu tổng hợp:

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Generate a synthetic dataset with 100 samples and 4 features
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4, random_state=42)

# Initialize the Random Forest with 100 trees
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=3)

# Train the model and predict the class for a new data point
rf_model.fit(X, y)
print(f"Predicted Class: {rf_model.predict([[0.5, 0.2, -0.1, 1.5]])}")