Садржај
П:
Како компаније могу користити случајне моделе шума за предвиђања?
А:
Компаније често користе насумичне моделе шума да би предвидјели поступке машинског учења. Насумична шума користи више стабала одлука да би направила холистичкију анализу датог скупа података.
Једно стабло одлука дјелује на основу одвајања одређене варијабле или варијабли према бинарном процесу. На пример, приликом процене скупова података који се односе на скуп аутомобила или возила, једно стабло одлука може сортирати и класификовати свако појединачно возило по тежини, раздвајајући их на тешка или лака возила.
Насумична шума гради се на моделу стабла одлучивања и чини је софистициранијом. Стручњаци говоре о случајним шумама које представљају „стохастичку дискриминацију“ или методу „стохастичког нагађања“ на подацима примењеним на вишедимензионалним просторима. Стохастичка дискриминација има тенденцију да се побољша анализа модела података изван онога што може урадити једно стабло.
У основи, насумична шума ствара мноштво појединачних стабала одлука која раде на важним варијаблама са одређеним сетом података. Један од главних фактора је да се у насумичној шуми скуп података и варијабилна анализа сваког стабла одлука обично преклапају. То је важно за модел, јер случајни модел шума узима просечне резултате за свако стабло и одлучује их о пондерираној одлуци. У суштини, анализа узима све гласове различитих стабала одлука и ствара консензус да пружи продуктивне и логичне резултате.
Један пример продуктивне употребе алгоритма случајних шума доступан је на веб локацији Р-блоггер, где списатељица Теја Кодали узима пример за одређивање квалитета вина помоћу фактора као што су киселост, шећер, ниво сумпорног диоксида, пХ вредност и садржај алкохола. Кодали објашњава како случајни шумски алгоритам користи мали случајни подскуп функција за свако појединачно стабло, а затим користи резултирајуће просеке.
Имајући то у виду, предузећа која желе да користе алгоритме за случајно учење шума за предиктивно моделирање прво ће изоловати предиктивне податке које је потребно сажети у скуп продукција, а затим ће их применити на случајни шумски модел користећи одређени скуп обуке података. Алгоритми машинског учења узимају те податке о тренингу и раде са њима да би се развијали изван ограничења њиховог оригиналног програмирања. У случају насумичних модела шума, технологија учи да формира софистицираније предиктивне резултате користећи та појединачна стабла одлука да би изградила свој случајни шумски консензус.
Један од начина на који се то може применити на пословање је узимање различитих променљивих својстава производа и коришћење случајне шуме да укаже на потенцијални интерес купаца. На пример, ако постоје познати фактори интересовања корисника, као што су боја, величина, трајност, преносивост или било шта друго за што су купци показали интересовање, ти атрибути се могу унијети у скупове података и анализирати на основу сопственог јединственог утицаја за мултифакторски анализа.