Čo je random forest?

Random forest je metóda strojového učenia patriaca do skupiny ensemble algoritmov. Kombinuje výstupy viacerých rozhodovacích stromov s cieľom dosiahnuť presnejšie a stabilnejšie predikcie. Každý strom v modeli sa trénuje na náhodnej podmnožine tréningových dát a pri rozhodovaní využíva náhodný výber príznakov.

Ako prebieha random forest

Proces trénovania random forest začína vytvorením viacerých rozhodovacích stromov. Každý strom dostáva inú náhodnú vzorku dát vytvorenou metódou bootstrap sampling – náhodný výber s opakovaním z pôvodného datasetu. Pri rozhodovaní v každom uzle stromu sa navyše vyberá len náhodná podmnožina príznakov.

Pri predikcii každý strom v modeli poskytne svoj výstup nezávisle. Pre klasifikačné úlohy sa výsledok určuje hlasovaním väčšiny – trieda s najväčším počtom hlasov sa stáva finálnou predikciou. Pri regresii sa výsledky jednotlivých stromov spriemerujú. Tento prístup znižuje riziko pretrénovania a zvyšuje robustnosť modelu voči šumu v dátach.

Typy úloh pre random forest

Random forest sa využíva predovšetkým pre klasifikačné úlohy, kde kategorizuje vstupy do preddefinovaných tried. Typickými príkladmi sú detekcia podvodov, diagnostika v medicíne alebo rozpoznávanie obrazov. Pre regresné úlohy model predikuje spojité hodnoty, napríklad odhad ceny nehnuteľností alebo predpoveď spotreby energie.

Vieš, že…

…random forest algoritmus predstavil Leo Breiman v roku 2001? Jeho práca významne ovplyvnila praktické nasadenie ensemble metód v strojovom učení.

Výhody a obmedzenia random forest

Medzi hlavné výhody patrí odolnosť voči pretrénovaniu, schopnosť spracovať veľké datasety s mnohými príznakmi a relatívne nízka citlivosť na chýbajúce hodnoty. Model tiež poskytuje odhad dôležitosti jednotlivých príznakov, čo pomáha pri interpretácii výsledkov.

K obmedzeniam patrí vyššia výpočtová náročnosť v porovnaní s jednoduchým rozhodovacím stromom. Pri veľkom počte stromov model vyžaduje značnú pamäť. Interpretovateľnosť je tiež nižšia než pri jednotlivom rozhodovacom strome – kombinovanie mnohých stromov sťažuje pochopenie, prečo model dospel ku konkrétnemu rozhodnutiu.

Random forest a jeho uplatnenie

Vo finančnom sektore sa random forest využíva na hodnotenie kreditného rizika a detekciu podvodných transakcií. V medicíne pomáha pri diagnostike chorôb na základe symptómov alebo obrazových dát. E-commerce platformy ho nasadzujú pre odporúčacie systémy a predikciu správania zákazníkov.

V oblasti spracovania obrazu random forest slúži na klasifikáciu objektov a segmentáciu. Priemyselné aplikácie zahŕňajú prediktívnu údržbu zariadení a kontrolu kvality výrobkov. Vďaka svojej univerzálnosti patrí medzi často nasadzované algoritmy.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Breiman, L. (2001) – Random Forests: https://link.springer.com/article/10.1023/A:1010933404324
• scikit-learn Documentation – Ensemble Methods: https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html

Odporúčané zdroje:

• IBM Think – What is Random Forest?: https://www.ibm.com/think/topics/random-forest