बेतरतीब जंगल

रैंडम फ़ॉरेस्ट एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसका उपयोग पर्यवेक्षित शिक्षण वर्गीकरण और प्रतिगमन समस्याओं के लिए किया जाता है। यह कई निर्णय पेड़ों को इकट्ठा करने की एक विधि है जिसे एकल निर्णय पेड़ों की तुलना में अधिक सटीक और स्थिर भविष्यवाणी के लिए डेटा के यादृच्छिक उपसमूह पर प्रशिक्षित किया जाता है।

एल्गोरिदम को 2001 में लियो ब्रिमन और एडेल कटलर द्वारा विकसित किया गया था। रैंडम फ़ॉरेस्ट के नाम में "रैंडम" शब्द प्रशिक्षण डेटा के यादृच्छिक उपसमुच्चय को संदर्भित करता है जिसका उपयोग प्रत्येक निर्णय वृक्ष बनाने के लिए किया जाता है। यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के बीच अद्वितीय है क्योंकि निर्णय वृक्ष आमतौर पर भविष्यवाणी करने के लिए संपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करते हैं।

रैंडम फ़ॉरेस्ट अपनी सटीकता, मजबूती, बड़े डेटा सेट को संभालने की क्षमता और क्रॉस-वैलिडेटेड मॉडल आउटपुट के कारण कई कार्यों के लिए एक आकर्षक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम है। एल्गोरिथ्म जंगल में कई निर्णय पेड़ों से सभी व्यक्तिगत भविष्यवाणियों का औसत तैयार करता है। एल्गोरिदम में भविष्यवाणी मॉडल में प्रत्येक सुविधा के महत्व की गणना करने की क्षमता भी है।

कार्यान्वयन के संदर्भ में, यादृच्छिक वन काफी जटिल और लागू करने में कठिन हैं। यह कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है और सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए अक्सर महत्वपूर्ण संसाधनों की आवश्यकता होती है। इष्टतम प्रदर्शन के लिए हाइपरपैरामीटर को ट्यून करना भी एक समय लेने वाली प्रक्रिया हो सकती है।

रैंडम फ़ॉरेस्ट संख्यात्मक और श्रेणीबद्ध डेटा दोनों को संभाल सकते हैं और इसका उपयोग विभिन्न प्रकार के कार्यों में किया गया है, जिनमें शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं: प्रतिगमन समस्याएं, कंप्यूटर दृष्टि, चिकित्सा निदान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, आदि। आम तौर पर, रैंडम फ़ॉरेस्ट का उपयोग किया जाता है जटिल समस्याओं या डेटासेट के लिए एल्गोरिदम जिसमें बहुत बड़ी संख्या में विशेषताएं होती हैं।

कुल मिलाकर, रैंडम फ़ॉरेस्ट वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए उपयोग में आसान, व्यापक रूप से उपलब्ध और शक्तिशाली पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम है। यह अत्यधिक सटीक है और बड़े डेटासेट को संभाल सकता है जिसमें कई विशेषताएं शामिल हैं।