NộI Dung
Q:
Làm thế nào các công ty có thể sử dụng mô hình rừng ngẫu nhiên để dự đoán?
A:
Các công ty thường sử dụng các mô hình rừng ngẫu nhiên để đưa ra dự đoán với các quy trình học máy. Rừng ngẫu nhiên sử dụng nhiều cây quyết định để phân tích tổng thể hơn về một tập dữ liệu nhất định.
Một cây quyết định duy nhất hoạt động trên cơ sở tách một biến hoặc biến nhất định theo quy trình nhị phân. Ví dụ, trong việc đánh giá các bộ dữ liệu liên quan đến một bộ ô tô hoặc phương tiện, một cây quyết định duy nhất có thể phân loại và phân loại từng phương tiện theo trọng lượng, tách chúng thành các phương tiện nặng hoặc nhẹ.
Rừng ngẫu nhiên xây dựng trên mô hình cây quyết định và làm cho nó tinh vi hơn. Các chuyên gia nói về các khu rừng ngẫu nhiên như đại diện cho sự phân biệt đối xử ngẫu nhiên của người Hồi giáo hay phương pháp đoán ngẫu nhiên của người Hồi giáo trên dữ liệu được áp dụng cho các không gian đa chiều. Phân biệt đối xử ngẫu nhiên có xu hướng là một cách để tăng cường phân tích các mô hình dữ liệu ngoài những gì một cây quyết định có thể làm.
Về cơ bản, một khu rừng ngẫu nhiên tạo ra nhiều cây quyết định riêng lẻ làm việc trên các biến quan trọng với một tập dữ liệu nhất định được áp dụng. Một yếu tố quan trọng là trong một khu rừng ngẫu nhiên, tập dữ liệu và phân tích biến của từng cây quyết định thường sẽ trùng nhau. Đó là điều quan trọng đối với mô hình, bởi vì mô hình rừng ngẫu nhiên lấy kết quả trung bình cho mỗi cây quyết định và đưa chúng vào một quyết định có trọng số. Về bản chất, phân tích lấy tất cả các phiếu bầu của các cây quyết định khác nhau và xây dựng sự đồng thuận để đưa ra kết quả hợp lý và hiệu quả.
Một ví dụ về việc sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên có hiệu quả tại trang R-blogger, nơi nhà văn Teja Kodali lấy ví dụ về việc xác định chất lượng rượu thông qua các yếu tố như độ axit, đường, nồng độ sulfur dioxide, giá trị pH và nồng độ cồn. Kodali giải thích cách thuật toán rừng ngẫu nhiên sử dụng một tập hợp con các tính năng ngẫu nhiên nhỏ cho từng cây riêng lẻ và sau đó sử dụng trung bình kết quả.
Với suy nghĩ này, các doanh nghiệp muốn sử dụng thuật toán học máy ngẫu nhiên để lập mô hình dự đoán trước tiên sẽ tách biệt dữ liệu dự đoán cần được đưa vào một tập hợp các sản phẩm, sau đó áp dụng nó vào mô hình rừng ngẫu nhiên sử dụng một tập huấn nhất định dữ liệu. Các thuật toán học máy lấy dữ liệu đào tạo đó và làm việc với nó để phát triển vượt ra ngoài các ràng buộc của lập trình ban đầu của chúng. Trong trường hợp mô hình rừng ngẫu nhiên, công nghệ học cách hình thành các kết quả dự đoán tinh vi hơn bằng cách sử dụng các cây quyết định riêng lẻ đó để xây dựng sự đồng thuận rừng ngẫu nhiên.
Một cách mà điều này có thể được áp dụng cho kinh doanh là lấy các biến tài sản sản phẩm khác nhau và sử dụng một rừng ngẫu nhiên để biểu thị sự quan tâm của khách hàng tiềm năng. Ví dụ: nếu có các yếu tố quan tâm khách hàng đã biết như màu sắc, kích thước, độ bền, tính di động hoặc bất cứ điều gì khác mà khách hàng đã quan tâm, các thuộc tính đó có thể được đưa vào bộ dữ liệu và phân tích trên cơ sở tác động duy nhất của riêng họ đối với đa yếu tố phân tích.