J:
Kā uzņēmumi prognozēšanai var izmantot nejaušus meža modeļus?
A:Uzņēmumi bieži izmanto nejaušus meža modeļus, lai prognozētu ar mašīnmācīšanās procesiem. Nejaušais mežs izmanto vairākus lēmumu pieņemšanas kokus, lai holistiskāk analizētu doto datu kopu.
Atsevišķs lēmumu koks darbojas, pamatojoties uz noteikta mainīgā vai mainīgo lielumu atdalīšanu saskaņā ar bināro procesu. Piemēram, novērtējot datu kopas, kas saistītas ar automašīnu vai transportlīdzekļu komplektu, ar vienu lēmumu koku varētu kārtot un klasificēt katru transportlīdzekli pēc svara, sadalot tos smagajos vai vieglajos transportlīdzekļos.
Nejaušais mežs balstās uz lēmumu pieņemšanas koka modeli un padara to sarežģītāku. Eksperti runā par nejaušiem mežiem, kas raksturo “stohastisko diskrimināciju” vai “stohastisko minējumu” metodi attiecībā uz daudzdimensionālajām telpām izmantotajiem datiem. Stohastiskā diskriminācija parasti ir veids, kā uzlabot datu modeļu analīzi, pārsniedzot to, ko var dot viens lēmumu koks.
Būtībā nejaušs mežs rada daudz individuālu lēmumu koku, kas strādā ar svarīgiem mainīgiem lielumiem, izmantojot noteiktu datu kopu. Viens no galvenajiem faktoriem ir tas, ka nejaušā mežā katra lēmuma koka datu kopa un mainīgā analīze parasti pārklājas. Tas ir svarīgi modelim, jo nejaušais meža modelis ņem vidējos rezultātus katram lēmumu kokam un ņem tos vērā svērtā lēmumā. Būtībā analīzē tiek ņemtas visas dažādu lēmumu pieņemšanas koku balsis un panākta vienprātība produktīvu un loģisku rezultātu piedāvāšanā.
Viens izlases veida meža algoritma produktīvas izmantošanas piemērs ir pieejams R-blogera vietnē, kur rakstniece Teja Kodali ņem piemēru vīna kvalitātes noteikšanai, izmantojot tādus faktorus kā skābums, cukurs, sēra dioksīda līmenis, pH vērtība un spirta saturs. Kodali skaidro, kā nejauša meža algoritms katram nelielam kokam izmanto nelielu nejaušu pazīmju apakškopu un pēc tam izmanto iegūtos vidējos rādītājus.
Paturot to prātā, uzņēmumi, kas prognozējošai modelēšanai vēlas izmantot izlases veida meža mašīnu apgūšanas algoritmus, vispirms izdalīs paredzamos datus, kas jāapkopo produkciju komplektā, un pēc tam, izmantojot noteiktu apmācības kopumu, pielietos tos nejaušā meža modelī. dati. Mašīnmācīšanās algoritmi ņem šos apmācības datus un strādā ar tiem, lai attīstītos ārpus viņu sākotnējās programmēšanas ierobežojumiem. Nejaušu meža modeļu gadījumā tehnoloģija iemācās veidot sarežģītākus paredzamus rezultātus, izmantojot šos atsevišķos lēmumu kokus, lai izveidotu savu nejaušo mežu vienprātību.
Viens no veidiem, kā to varētu izmantot uzņēmējdarbībā, ir dažādu produktu īpašību mainīgo ņemšana un izlases veida meža izmantošana, lai norādītu potenciālo klientu interesi. Piemēram, ja ir zināmi klientu interešu faktori, piemēram, krāsa, lielums, izturība, pārnesamība vai kas cits, par ko klienti ir izrādījuši interesi, šos atribūtus var ievadīt datu kopās un analizēt, pamatojoties uz viņu unikālo ietekmi uz daudzfaktoru. analīze.
