Rừng ngẫu nhiên

Rừng ngẫu nhiên là một thuật toán học máy được sử dụng cho các vấn đề hồi quy và phân loại học có giám sát. Đó là một phương pháp tập hợp nhiều cây quyết định được huấn luyện trên các tập hợp dữ liệu ngẫu nhiên để có dự đoán chính xác và ổn định hơn so với các cây quyết định đơn lẻ.

Thuật toán được phát triển bởi Leo Breiman và Adele Cutler vào năm 2001. Từ “ngẫu nhiên” trong tên Rừng ngẫu nhiên dùng để chỉ các tập hợp con ngẫu nhiên của dữ liệu huấn luyện được sử dụng để tạo từng cây quyết định. Đây là điều duy nhất trong số các thuật toán học máy vì cây quyết định thường sử dụng tập dữ liệu huấn luyện hoàn chỉnh để đưa ra dự đoán.

Rừng ngẫu nhiên là một thuật toán học có giám sát hấp dẫn cho nhiều nhiệm vụ do tính chính xác, mạnh mẽ, khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn và đầu ra mô hình được xác thực chéo. Thuật toán tạo ra mức trung bình của tất cả các dự đoán riêng lẻ từ nhiều cây quyết định trong nhóm. Thuật toán còn có khả năng tính toán tầm quan trọng của từng đặc điểm trong mô hình dự đoán.

Về mặt thực hiện, Rừng ngẫu nhiên khá phức tạp và khó thực hiện. Nó đòi hỏi nhiều tính toán và thường đòi hỏi nguồn lực đáng kể để đưa ra dự đoán chính xác. Nó cũng có thể là một quá trình tốn thời gian để điều chỉnh các siêu tham số để có hiệu suất tối ưu.

Rừng ngẫu nhiên có thể xử lý cả dữ liệu số và dữ liệu phân loại, đồng thời đã được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở: các vấn đề hồi quy, thị giác máy tính, chẩn đoán y tế, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Nói chung, Rừng ngẫu nhiên là lựa chọn phù hợp thuật toán cho các vấn đề hoặc tập dữ liệu phức tạp có chứa số lượng lớn các tính năng.

Nhìn chung, Rừng ngẫu nhiên là một thuật toán học có giám sát dễ sử dụng, phổ biến rộng rãi và mạnh mẽ cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy. Nó có độ chính xác cao và có thể xử lý các tập dữ liệu lớn chứa nhiều tính năng.