Random Forest
Random Forest ist ein leistungsstarker und vielseitiger Algorithmus des maschinellen Lernens, der mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um ein einzelnes Ergebnis zu erzielen. Es handelt sich um einen überwachten Lernalgorithmus, der sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsprobleme eingesetzt werden kann.
Funktionsweise
Abschnitt betitelt „Funktionsweise“Random Forest baut mehrere Entscheidungsbäume auf und kombiniert deren Vorhersagen. Jeder Baum wird mit einer zufälligen Teilmenge der Trainingsdaten erstellt, die als Bootstrap-Stichprobe bezeichnet wird. Bei jedem Split werden nur zufällig ausgewählte Merkmale berücksichtigt, ein Verfahren, das als Feature Bagging bekannt ist. Für die Vorhersage gilt bei Klassifikation die Mehrheitsentscheidung der Bäume, bei Regression der Durchschnitt der Vorhersagen aller Bäume.
Vorteile
Abschnitt betitelt „Vorteile“- Hohe Genauigkeit durch Ensemble-Lernen.
- Reduziert Overfitting im Vergleich zu einzelnen Entscheidungsbäumen.
- Kann mit hochdimensionalen Daten umgehen.
- Gut parallelisierbar, da Bäume unabhängig voneinander erstellt werden.
Wichtige Hyperparameter
Abschnitt betitelt „Wichtige Hyperparameter“- n_estimators: Anzahl der Bäume im Wald.
- max_features: Maximale Anzahl der Merkmale pro Split.
- min_samples_leaf: Minimale Anzahl von Samples in einem Blatt.
- n_jobs: Anzahl der zu verwendenden Prozessoren.
Anwendungsgebiete
Abschnitt betitelt „Anwendungsgebiete“- Finanzwesen: Kreditrisikobewertung, Betrugserkennung.
- Gesundheitswesen: Krankheitsdiagnose, Vorhersage von Behandlungsergebnissen.
- Marketing: Kundensegmentierung, Vorhersage von Kundenverhalten.
- Ökologie: Vorhersage von Artenverteilungen.
Feature Importance
Abschnitt betitelt „Feature Importance“Random Forest kann die Wichtigkeit von Merkmalen bewerten, was bei der Merkmalsselektion und Modellinterpretation hilft. Durch die Kombination mehrerer unkorrelierter Bäume erzielt Random Forest oft genauere und stabilere Ergebnisse als einzelne Entscheidungsbäume.