Random-Forest-Methode
Random Forest (RF) ist eine Ensemble-Lernmethode zur Lösung von Klassifizierungs- und Regressionsproblemen. Es besteht aus mehreren Entscheidungsbäumen, von denen jeder ein unabhängiger Klassifikator ist. Durch die Integration der Vorhersagen jedes Entscheidungsbaums können Zufallswälder genauere und stabilere Vorhersagen liefern.
Zu den Hauptmerkmalen von Random Forests gehören:
1. Zufällige Merkmalsauswahl: Beim Erstellen jedes Entscheidungsbaums berücksichtigt die Zufallsstruktur nur einen Teil der Merkmale für die Partitionierung, wodurch die Korrelation zwischen Merkmalen verringert und die Vielfalt jedes Entscheidungsbaums erhöht werden kann.
2. Bootstrap-Stichprobe: Für den Trainingsdatensatz jedes Entscheidungsbaums verwendet die Zufallsstruktur die Bootstrap-Stichprobenmethode, um Stichproben aus dem ursprünglichen Trainingsdatensatz zu extrahieren und sie zu ersetzen, wodurch mehrere leicht unterschiedliche Trainingsdatensätze erzeugt werden können.
3. Entscheidungsbaum-Ensemble: Random Forest erhält das endgültige Ensemble-Vorhersageergebnis durch Abstimmung oder Mittelung der Vorhersageergebnisse jedes Entscheidungsbaums. Bei Klassifizierungsproblemen wird die endgültige Kategorie durch Abstimmung ermittelt; bei Regressionsproblemen wird die endgültige Ausgabe durch Mittelung ermittelt.
Random Forests haben in der Praxis folgende Vorteile:
- Kann mit hochdimensionalen Daten und großen Datensätzen umgehen.
- Gute Robustheit, kann mit fehlenden Werten und Ausreißern umgehen
. - Kann die Wichtigkeit und den Einfluss von Merkmalen bewerten
. - Kann auf Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und Merkmale angewendet werden Auswahl
Es ist zu beachten, dass die Leistung und Wirkung von Random Forest durch Faktoren wie Parametereinstellungen, Anzahl der Entscheidungsbäume und Funktionsauswahl beeinflusst werden. In praktischen Anwendungen können Parameteroptimierung und Modellbewertung durch Kreuzvalidierung und andere Methoden durchgeführt werden.
numberOfTrees |
ganze Zahl | Die Anzahl der zu erstellenden Entscheidungsbäume. |
variablesPerSplit |
Ganzzahl, Standard: null | Die Anzahl der Variablen für jede Aufteilung. Wenn nicht angegeben, wird die Quadratwurzel der Anzahl der Variablen verwendet. |
minLeafPopulation |
Ganzzahl, Standard: 1 | Erstellen Sie nur Knoten, deren Trainingssatz mindestens so viele Punkte enthält. |
bagFraction |
Gleitkommazahl, Standard: 0,5 |