غابات عشوائية

الغابات العشوائية هي خوارزمية للتعلم الآلي تستخدم لتصنيف التعلم الخاضع للإشراف ومشكلات الانحدار. إنها طريقة لتجميع أشجار القرار المتعددة التي يتم تدريبها على مجموعات فرعية عشوائية من البيانات للحصول على تنبؤ أكثر دقة واستقرارًا مقارنةً بأشجار القرار الفردية.

تم تطوير الخوارزمية بواسطة ليو بريمان وأديل كاتلر في عام 2001. تشير كلمة "عشوائية" في اسم الغابات العشوائية إلى المجموعات الفرعية العشوائية من بيانات التدريب المستخدمة لإنشاء كل شجرة قرار. يعد هذا أمرًا فريدًا بين خوارزميات التعلم الآلي حيث تستخدم أشجار القرار عادةً مجموعة بيانات التدريب الكاملة لإجراء التنبؤ.

تعد الغابات العشوائية خوارزمية تعليمية جذابة تحت الإشراف للعديد من المهام نظرًا لدقتها وقوتها وقدرتها على التعامل مع مجموعات كبيرة من البيانات ومخرجات النموذج التي تم التحقق من صحتها. تنتج الخوارزمية متوسطًا لجميع التنبؤات الفردية من أشجار القرار المتعددة في الغابة. تتمتع الخوارزمية أيضًا بالقدرة على حساب أهمية كل ميزة في نموذج التنبؤ.

من حيث التنفيذ، تعتبر الغابات العشوائية معقدة للغاية ويصعب تنفيذها. إنها عملية حسابية مكثفة وغالبًا ما تتطلب موارد كبيرة لإجراء تنبؤات دقيقة. يمكن أيضًا أن تكون عملية ضبط المعلمات الفائقة للحصول على الأداء الأمثل عملية تستغرق وقتًا طويلاً.

يمكن للغابات العشوائية التعامل مع كل من البيانات الرقمية والفئوية، وقد تم استخدامها في مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: مشاكل الانحدار، ورؤية الكمبيوتر، والتشخيص الطبي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وما إلى ذلك. وبشكل عام، تعد الغابات العشوائية هي الحل الأمثل خوارزمية للمشكلات المعقدة أو مجموعات البيانات التي تحتوي على عدد كبير جدًا من الميزات.

بشكل عام، تعد الغابات العشوائية خوارزمية تعلم قوية وسهلة الاستخدام ومتوفرة على نطاق واسع وخاضعة للإشراف لمهام التصنيف والانحدار. إنها دقيقة للغاية ويمكنها التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي تحتوي على العديد من الميزات.