Náhodné lesy

Náhodné lesy je algoritmus strojového učení používaný pro klasifikaci učení pod dohledem a regresní problémy. Je to metoda skládání více rozhodovacích stromů, které jsou trénovány na randomizovaných podmnožinách dat pro přesnější a stabilnější predikci než ve srovnání s jednotlivými rozhodovacími stromy.

Algoritmus vyvinuli Leo Breiman a Adele Cutler v roce 2001. Slovo „náhodný“ v názvu náhodných lesů odkazuje na náhodné podmnožiny trénovacích dat, která se používají k vytvoření každého rozhodovacího stromu. To je jedinečné mezi algoritmy strojového učení, protože rozhodovací stromy běžně používají k předpovědi kompletní trénovací datovou sadu.

Náhodné lesy jsou atraktivním algoritmem učení pod dohledem pro mnoho úloh díky své přesnosti, robustnosti, schopnosti zpracovávat velké soubory dat a křížově ověřenému výstupu modelu. Algoritmus vytváří průměr všech jednotlivých předpovědí z více rozhodovacích stromů v lese. Algoritmus má také schopnost vypočítat důležitost každého prvku v predikčním modelu.

Z hlediska implementace jsou náhodné lesy poměrně složité a obtížně proveditelné. Je to výpočetně náročné a často vyžaduje značné zdroje pro přesné předpovědi. Vyladění hyperparametrů pro optimální výkon může být také časově náročný proces.

Náhodné lesy dokážou zpracovávat jak numerická, tak kategorická data a byly používány v široké řadě úkolů, včetně, ale bez omezení na: regresní problémy, počítačové vidění, lékařská diagnóza, zpracování přirozeného jazyka atd. Obecně platí, že náhodné lesy jsou cílem. algoritmus pro složité problémy nebo datové sady, které obsahují velmi velké množství funkcí.

Celkově jsou náhodné lesy snadno použitelný, široce dostupný a výkonný algoritmus učení pod dohledem pro klasifikační a regresní úlohy. Je vysoce přesný a dokáže zpracovat velké datové sady, které obsahují mnoho funkcí.