เนื้อหา
Q:
บริษัท ต่างๆอาจใช้โมเดลฟอเรสต์แบบสุ่มในการคาดการณ์ได้อย่างไร
A:
บริษัท มักใช้โมเดลฟอเรสต์แบบสุ่มเพื่อคาดการณ์ด้วยกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง ฟอเรสต์แบบสุ่มใช้แผนภูมิการตัดสินใจหลายชุดเพื่อทำการวิเคราะห์แบบองค์รวมของชุดข้อมูลที่กำหนดให้มากขึ้น
ต้นไม้การตัดสินใจเดี่ยวทำงานบนพื้นฐานของการแยกตัวแปรหรือตัวแปรตามกระบวนการไบนารี่ ตัวอย่างเช่นในการประเมินชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับชุดของรถยนต์หรือยานพาหนะทรีทรีตัดสินใจเดี่ยวสามารถจัดเรียงและจำแนกยานพาหนะแต่ละคันด้วยน้ำหนักโดยแยกพวกมันออกเป็นยานพาหนะหนักหรือเบา
ฟอเรสต์แบบสุ่มสร้างตามโมเดลต้นไม้ตัดสินใจและทำให้มันซับซ้อนมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญพูดคุยเกี่ยวกับป่าสุ่มซึ่งเป็นตัวแทนของ“ การเลือกปฏิบัติแบบสุ่ม” หรือวิธีการ“ เดาสุ่ม” กับข้อมูลที่ใช้กับช่องว่างหลายมิติ การเลือกปฏิบัติ Stochastic มีแนวโน้มที่จะเป็นวิธีการปรับปรุงการวิเคราะห์แบบจำลองข้อมูลที่นอกเหนือจากต้นไม้การตัดสินใจเดียวที่สามารถทำได้
โดยทั่วไปฟอเรสต์แบบสุ่มจะสร้างแผนภูมิการตัดสินใจส่วนบุคคลจำนวนมากซึ่งทำงานกับตัวแปรสำคัญโดยใช้ชุดข้อมูลที่แน่นอน ปัจจัยสำคัญอย่างหนึ่งคือในฟอเรสต์แบบสุ่มชุดข้อมูลและการวิเคราะห์ตัวแปรของต้นไม้การตัดสินใจแต่ละรายการจะทับซ้อนกัน นั่นเป็นสิ่งสำคัญสำหรับโมเดลเนื่องจากโมเดลฟอเรสต์แบบสุ่มใช้ผลลัพธ์โดยเฉลี่ยสำหรับต้นไม้การตัดสินใจแต่ละครั้งและปัจจัยเหล่านั้นในการตัดสินใจแบบถ่วงน้ำหนัก โดยพื้นฐานแล้วการวิเคราะห์นั้นใช้คะแนนเสียงทั้งหมดของต้นไม้ตัดสินใจที่หลากหลายและสร้างฉันทามติเพื่อให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์และมีเหตุผล
ตัวอย่างหนึ่งของการใช้อัลกอริธึมแบบป่าอย่างมีประสิทธิภาพนั้นมีอยู่ที่ไซต์ R-blogger ซึ่งผู้เขียน Teja Kodali นำตัวอย่างการกำหนดคุณภาพไวน์ผ่านปัจจัยต่างๆเช่นความเป็นกรดน้ำตาลระดับซัลเฟอร์ไดออกไซด์ค่า pH และปริมาณแอลกอฮอล์ Kodali อธิบายว่าอัลกอริธึมป่าสุ่มใช้ชุดย่อยเล็ก ๆ ของคุณลักษณะสำหรับต้นไม้แต่ละต้นแล้วใช้ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้น
เมื่อคำนึงถึงสิ่งนี้องค์กรที่ต้องการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เครื่องสุ่มป่าไม้สำหรับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์จะแยกข้อมูลการพยากรณ์ที่ต้องนำไปใช้เป็นชุดการผลิตก่อนแล้วจึงนำไปใช้กับแบบจำลองการป่าไม้แบบสุ่ม ข้อมูล. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมนั้นและทำงานร่วมกับมันเพื่อพัฒนามากกว่าข้อ จำกัด ของการเขียนโปรแกรมดั้งเดิมของพวกเขา ในกรณีของแบบจำลองป่าแบบสุ่มเทคโนโลยีเรียนรู้ที่จะสร้างผลลัพธ์การทำนายที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยใช้ต้นไม้การตัดสินใจของแต่ละบุคคลเพื่อสร้างฉันทามติป่าแบบสุ่ม
วิธีหนึ่งที่สามารถนำไปใช้กับธุรกิจได้คือการใช้ตัวแปรคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ต่างๆและใช้ฟอเรสต์แบบสุ่มเพื่อแสดงถึงความสนใจของลูกค้า ตัวอย่างเช่นหากทราบปัจจัยความสนใจของลูกค้าเช่นสีขนาดความทนทานความสะดวกในการพกพาหรือสิ่งอื่นใดที่ลูกค้าระบุความสนใจคุณลักษณะเหล่านั้นสามารถป้อนเข้าในชุดข้อมูลและวิเคราะห์บนพื้นฐานของผลกระทบเฉพาะของตนเองสำหรับ multifactor การวิเคราะห์