תוֹכֶן
ש:
כיצד חברות עשויות להשתמש במודלים של יער אקראיים לצורך תחזיות?
ת:
חברות משתמשות לרוב במודלים של יער אקראיים על מנת לקבל תחזיות עם תהליכי למידת מכונה. היער האקראי משתמש בעצי החלטה מרובים כדי לבצע ניתוח הוליסטי יותר של מערך הנתונים הנתון.
עץ החלטה בודד עובד על בסיס הפרדת משתנה או משתנים מסוימים על פי תהליך בינארי. לדוגמא, בהערכת מערכי נתונים הקשורים לקבוצת מכוניות או רכבים, עץ החלטה יחיד יכול למיין ולסווג כל רכב בודד לפי משקלו, ולהפריד אותם לרכבים כבדים או קלים.
היער האקראי בונה על מודל עץ ההחלטה, והופך אותו למתוחכם יותר. מומחים מדברים על יערות אקראיים כמייצגים "אפליה סטוכסטית" או שיטת "ניחוש סטוכסטי" על נתונים המופעלים על מרחבים רב ממדיים. אפליה סטוכסטית נוטה להיות דרך לשפר את הניתוח של דגמי נתונים מעבר למה שעץ החלטה יחיד יכול לעשות.
בעיקרון, יער אקראי יוצר עצי החלטה בודדים רבים העובדים על משתנים חשובים עם מיושם מערך נתונים מסוים. גורם מפתח אחד הוא כי ביער אקראי, מערך הנתונים והניתוח המשתנה של כל עץ החלטה יחפפו בדרך כלל. זה חשוב למודל, מכיוון שמודל היער האקראי לוקח את התוצאות הממוצעות עבור כל עץ החלטה, וגורם אותם להחלטה משוקללת. במהותה, הניתוח נוקט בכל ההצבעות של עצי ההחלטה השונים ובונה קונצנזוס בכדי להציע תוצאות יצרניות והגיוניות.
דוגמא אחת לשימוש באלגוריתם יער אקראי באופן פרודוקטיבי ניתן להשיג באתר R-blogger, שם הסופר Teja Kodali לוקח את הדוגמא לקביעת איכות היין באמצעות גורמים כמו חומציות, סוכר, רמות דו תחמוצת הגופרית, ערך pH ותכולת אלכוהול. קודאלי מסביר כיצד אלגוריתם יער אקראי משתמש בקבוצת משנה קטנה של תכונות עבור כל עץ בודד ואז משתמש בממוצעים שהתקבלו.
עם זאת בחשבון, ארגונים המעוניינים להשתמש באלגוריתמי למידה של מכונות יער אקראיות למודל חיזוי, יבודדו תחילה את הנתונים החזוי שצריך להרתיח למערך של הפקות, ולאחר מכן להחיל אותם על מודל היער האקראי תוך שימוש במערכת אימונים מסוימת. נתונים. אלגוריתמים של למידת מכונה לוקחים את נתוני ההדרכה הללו ועובדים איתם כדי להתפתח מעבר לאילוצים של התכנות המקורית שלהם. במקרה של דגמי יער אקראיים הטכנולוגיה לומדת ליצור תוצאות חזויות מתוחכמות יותר תוך שימוש באותם עצי החלטה פרטניים כדי לבנות את הסכמת היער האקראית שלה.
אחת הדרכים שניתן ליישם זאת על עסקים היא לקחת משתנים שונים של נכסי מוצר ולהשתמש ביער אקראי כדי להצביע על התעניינות לקוחות פוטנציאליים. לדוגמה, אם ישנם גורמי עניין של לקוחות ידועים כמו צבע, גודל, עמידות, ניידות או כל דבר אחר שהלקוחות הצביעו על עניין בהם, ניתן להזין תכונות אלה למערכות הנתונים ולנתח אותם על בסיס ההשפעה הייחודית שלהם למולטי-פקטור ניתוח.