Hutan acak

Hutan acak adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi pembelajaran terawasi. Ini adalah metode penyusunan beberapa pohon keputusan yang dilatih pada subkumpulan data acak untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil dibandingkan dengan pohon keputusan tunggal.

Algoritme ini dikembangkan oleh Leo Breiman dan Adele Cutler pada tahun 2001. Kata “acak” dalam nama Hutan Acak mengacu pada subset acak dari data pelatihan yang digunakan untuk membuat setiap pohon keputusan. Hal ini unik di antara algoritme pembelajaran mesin karena pohon keputusan biasanya menggunakan kumpulan data pelatihan lengkap untuk membuat prediksi.

Hutan acak adalah algoritme pembelajaran terawasi yang menarik untuk banyak tugas karena akurasi, ketahanan, kemampuannya menangani kumpulan data besar, dan keluaran model yang divalidasi silang. Algoritme ini menghasilkan rata-rata seluruh prediksi individu dari beberapa pohon keputusan di hutan. Algoritme juga memiliki kemampuan untuk menghitung pentingnya setiap fitur dalam model prediksi.

Dari segi implementasi, Random forest cukup kompleks dan sulit untuk diterapkan. Hal ini memerlukan komputasi yang intensif dan sering kali memerlukan sumber daya yang signifikan untuk membuat prediksi yang akurat. Menyesuaikan hyperparameter agar mendapatkan performa optimal juga bisa memakan waktu lama.

Hutan acak dapat menangani data numerik dan kategorikal dan telah digunakan dalam berbagai macam tugas, termasuk namun tidak terbatas pada: masalah regresi, visi komputer, diagnosis medis, pemrosesan bahasa alami, dll. Secara umum, Hutan Acak adalah pilihan yang tepat. algoritma untuk masalah kompleks atau kumpulan data yang berisi fitur dalam jumlah sangat besar.

Secara keseluruhan, Random forest adalah algoritma pembelajaran terawasi yang mudah digunakan, tersedia secara luas, dan kuat untuk tugas klasifikasi dan regresi. Ini sangat akurat dan dapat menangani kumpulan data besar yang berisi banyak fitur.