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기업은 어떻게 예측에 임의의 포리스트 모델을 사용할 수 있습니까?
ㅏ:회사는 종종 머신 러닝 프로세스를 예측하기 위해 임의의 포리스트 모델을 사용합니다. 임의 포리스트는 여러 의사 결정 트리를 사용하여 지정된 데이터 세트를보다 전체적으로 분석합니다.
단일 의사 결정 트리는 이진 프로세스에 따라 특정 변수를 분리하는 것을 기반으로 작동합니다. 예를 들어, 한 세트의 자동차 또는 차량과 관련된 데이터 세트를 평가할 때, 단일 결정 트리는 각 개별 차량을 중량별로 분류 및 분류하여 무거운 차량 또는 가벼운 차량으로 분리 할 수 있습니다.
임의 포리스트는 의사 결정 트리 모델을 기반으로하며 더욱 정교합니다. 전문가들은 랜덤 포리스트에 대해 다차원 공간에 적용되는 데이터에 대한 "확률 적 차별"또는 "확률 적 추측"방법을 나타내는 것으로 말합니다. 확률 론적 차별은 단일 의사 결정 트리가 할 수있는 것 이상으로 데이터 모델의 분석을 향상시키는 방법 인 경향이 있습니다.
기본적으로 임의 포리스트는 특정 데이터 세트가 적용된 중요한 변수를 처리하는 많은 개별 의사 결정 트리를 만듭니다. 한 가지 중요한 요소는 임의 포리스트에서 각 의사 결정 트리의 데이터 세트와 변수 분석이 일반적으로 겹치는 것입니다. 임의 포리스트 모델은 각 의사 결정 트리에 대한 평균 결과를 가져 와서 가중치 결정으로 고려하기 때문에 모델에 중요합니다. 본질적으로 분석은 다양한 의사 결정 트리의 모든 투표를 수행하고 생산적이고 논리적 인 결과를 제공하기 위해 합의를 구축합니다.
랜덤 포리스트 알고리즘을 생산적으로 사용하는 한 가지 예는 R- 블로거 사이트에서 확인할 수 있습니다. 라이저 Teja Kodali는 산도, 설탕, 이산화황 수준, pH 값 및 알코올 함량과 같은 요소를 통해 와인 품질을 결정하는 예를 보여줍니다. Kodali는 랜덤 포레스트 알고리즘이 각 개별 트리에 대해 작은 임의의 기능 서브 세트 기능을 사용하고 결과 평균을 이용하는 방법을 설명합니다.
이를 염두에두고 예측 모델링에 랜덤 포레스트 머신 학습 알고리즘을 사용하려는 기업은 먼저 일련의 프로덕션으로 분류해야하는 예측 데이터를 분리 한 다음 특정 트레이닝 세트를 사용하여 랜덤 포레스트 모델에 적용합니다. 데이터. 머신 러닝 알고리즘은이 학습 데이터를 가져 와서 원래 프로그래밍의 제약 조건을 넘어서 발전시킵니다. 랜덤 포레스트 모델의 경우, 이 기술은 개별적인 의사 결정 트리를 사용하여 랜덤 포레스트 컨센서스를 구축하여보다 정교한 예측 결과를 형성하는 방법을 배웁니다.
이것이 비즈니스에 적용될 수있는 한 가지 방법은 다양한 제품 속성 변수를 취하고 임의 포리스트를 사용하여 잠재적 인 고객 관심을 나타내는 것입니다. 예를 들어, 색상, 크기, 내구성, 휴대 성 또는 고객이 관심을 표명 한 것과 같은 알려진 고객 관심 요인이있는 경우 해당 속성을 데이터 세트에 제공하고 다중 요인에 대한 고유 한 영향을 기반으로 분석 할 수 있습니다. 분석.
