Florestas aleatórias

Random forests é um algoritmo de aprendizado de máquina usado para problemas de classificação e regressão de aprendizado supervisionado. É um método de agrupamento de várias árvores de decisão treinadas em subconjuntos aleatórios de dados para obter uma previsão mais precisa e estável do que as árvores de decisão individuais.

O algoritmo foi desenvolvido por Leo Breiman e Adele Cutler em 2001. A palavra "aleatório" no nome das florestas aleatórias refere-se aos subconjuntos aleatórios dos dados de treinamento que são usados para criar cada árvore de decisão. Isso é único entre os algoritmos de aprendizado de máquina, pois as árvores de decisão normalmente usam o conjunto completo de dados de treinamento para fazer uma previsão.

As florestas aleatórias são um algoritmo de aprendizado supervisionado atraente para muitas tarefas devido à sua precisão, robustez, capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados e saída de modelo com validação cruzada. O algoritmo produz uma média de todas as previsões individuais das várias árvores de decisão da floresta. O algoritmo também tem a capacidade de calcular a importância de cada recurso no modelo de previsão.

Em termos de implementação, as florestas aleatórias são bastante complexas e difíceis de implementar. Elas são computacionalmente intensivas e geralmente exigem recursos significativos para fazer previsões precisas. Também pode ser um processo demorado ajustar os hiperparâmetros para obter o desempenho ideal.

As florestas aleatórias podem lidar com dados numéricos e categóricos e têm sido usadas em uma ampla variedade de tarefas, incluindo, mas não se limitando a: problemas de regressão, visão computacional, diagnóstico médico, processamento de linguagem natural etc. Em geral, as florestas aleatórias são o algoritmo ideal para problemas complexos ou conjuntos de dados que contêm um número muito grande de recursos.

Em geral, o Random forests é um algoritmo de aprendizado supervisionado fácil de usar, amplamente disponível e poderoso para tarefas de classificação e regressão. Ele é altamente preciso e pode lidar com grandes conjuntos de dados que contêm muitos recursos.