Rastgele orman sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Bu bir topluluk yöntemidir. Yani nihai bir tahmin yapmak için çoklu karar ağaçlarının tahminlerini birleştirirler.

Rastgele Orman Nedir?

Rastgele orman verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde çok sayıda karar ağacını eğiterek ve ardından nihai bir tahmin yapmak için tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasını alarak çalışır. Ormandaki her ağaç, verilerin farklı bir alt kümesinde eğitilir ve ağacın her düğümündeki verileri bölmek için kullanılan özellikler de rastgele seçilir.Rastgele orman hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebildikleri için veri biliminde kullanışlıdır. Genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve bir kredi temerrüdü olasılığını tahmin etmek dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılırlar.Çoğunlukla rastgele orman sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Son bir tahmin yapmak için çoklu karar ağaçlarının tahminlerini birleştiren bir topluluk yöntemidirler. Genellikle çok çeşitli uygulamalarda kullanılırlar.

Karar Ağacı Ve Rastgele Ormanın Farkı Nedir?

Karar ağaçları ile rastgele ormanlar arasında birkaç önemli fark vardır:

  • Ağaç sayısı: Karar ağaçları ile rastgele ormanlar arasındaki temel fark, kullanılan ağaç sayısıdır. Karar ağaçları, özelliklerin değerlerine dayalı olarak tahmin yapan tek bir ağaçken, rastgele ormanlar, tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasını alarak son bir tahmin yapan çoklu karar ağaçlarından oluşan bir topluluktur.
  • Eğitim verileri: Karar ağaçları ile rastgele ormanlar arasındaki bir diğer önemli fark, ağaçların eğitilme şeklidir. Karar ağaçları tüm veri kümesi üzerinde eğitilirken, rastgele ormanlar verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde eğitilir. Bu, ormandaki her ağaç farklı bir veri alt kümesi üzerinde eğitildiğinden, aşırı uyum riskini azaltmaya yardımcı olur.
  • Özellik seçimi: Karar ağaçları ile rastgele orman arasındaki diğer bir fark, ağacın her bir düğümündeki verileri bölmek için özelliklerin seçilme şeklidir. Karar ağaçlarında en iyi bölünmeyi sağlayan özellik seçilirken, rastgele ormanlarda özellikler rastgele seçilir. Bu, ağacın eğitim verilerine çok yakından uymasını önlediğinden, aşırı uyum riskini azaltmaya yardımcı olur.

Karar ağaçları ve rastgele ormanlar, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan makine öğrenimi algoritmalarıdır. İkisi arasındaki temel fark, kullanılan ağaç sayısı, ağaçların eğitilme şekli ve verileri bölmek için özelliklerin seçilme şeklidir. Karar ağaçları, özelliklerin değerlerine dayalı olarak tahmin yapan tek bir ağaçken, rastgele ormanlar, tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasını alarak son bir tahmin yapan çoklu karar ağaçlarından oluşan bir topluluktur.

Rastgele Bir Orman Örneği

Veri biliminde rastgele ormanların nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek:Diyelim ki bir şirket, hangi müşterilerin işten ayrılma (hizmetlerini iptal etme) olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek istiyor. Şirket, her müşterinin yaşı, cinsiyeti, gelir düzeyi ve abone oldukları hizmetin türü dahil olmak üzere bir dizi özelliği hakkında veriye sahiptir.Hangi müşterilerin müşteri kaybetme olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek için şirket, verileri analiz etmek ve abone kaybını etkileyen en önemli özellikleri belirlemek için rastgele bir orman algoritması kullanabilir. Algoritma, verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde çok sayıda karar ağacını eğitir ve ardından nihai bir tahmin yapmak için tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasını alır.Örneğin, algoritma, daha düşük gelirli ve daha düşük fiyatlı hizmet planlarına abone olan müşterilerin aboneyi kaybetme olasılığının daha yüksek olduğunu görebilir. Şirket, bu analize dayanarak, ormandaki tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasını alarak tahminde bulunan rastgele bir orman oluşturabilir.Bu rastgele orman daha sonra, belirli bir müşterinin gelir düzeyine ve hizmet planına bağlı olarak müşteriyi kaybetme olasılığı hakkında tahminler yapmak için kullanılabilir.Genel olarak, bu, veri biliminde rastgele ormanların nasıl kullanılabileceğinin yalnızca bir örneğidir. Farklı özelliklerin değerlerine dayalı olarak sonuçları tahmin etmek için yararlı bir araçtır ve genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve bir kredi temerrüdü olasılığını tahmin etmek dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılırlar.

Rastgele Orman Python Kodu ve Uygulama Örneği

İşte Python'da scikit-learn kitaplığı kullanılarak rastgele ormanların nasıl uygulanabileceğine dair bir örnek:from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# Load the training dataX_train = ...y_train = ...# Create the random forest classifierclf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)# Train the classifier on the training dataclf.fit(X_train, y_train)# Make predictions on the test dataX_test = ...y_pred = clf.predict(X_test)Bu kod önce scikit-learn kitaplığından RandomForestClassifier sınıfını içe aktarır. Daha sonra eğitim verilerini yükler ve ormandaki ağaç sayısını 100 olarak ayarlayarak RandomForestClassifier sınıfının bir örneğini oluşturur. Sınıflandırıcı daha sonra fit yöntemi kullanılarak eğitim verileri üzerinde eğitilir ve test verileri üzerinde tahminler yapılır. tahmin yöntemi.Genel olarak, scikit-learn kitaplığı kullanılarak Python'da rastgele ormanların nasıl uygulanabileceğinin temel bir örneğidir. Rastgele ormanın davranışını özelleştirmek için ayarlanabilen birçok başka parametre ve seçenek vardır ve scikit-learn kitaplığı, rastgele ormanlarla ve diğer makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışmak için çok çeşitli araçlar ve işlevler sağlar.

Rastgele Orman Araçları Nelerdir?

Rastgele ormanları uygulamak ve bunlarla çalışmak için kullanılabilecek birkaç araç vardır:

  • Programlama dilleri: Rastgele ormanlar, Python, R ve Java dahil olmak üzere çeşitli programlama dilleri kullanılarak uygulanabilir. Python'da scikit-learn kitaplığı, RandomForestClassifier ve RandomForestRegressor sınıfları da dahil olmak üzere rastgele ormanlarla çalışmak için çok çeşitli araçlar ve işlevler sağlar. R'de, randomForest ve ranger paketleri benzer işlevsellik sağlar.
  • Veri görselleştirme araçları: Python'da matplotlib ve seaborn ve R'de ggplot2 gibi araçlar, özellik önemleri ve karar sınırları da dahil olmak üzere rastgele ormanların sonuçlarını görselleştirmek için kullanılabilir.
  • Bulut tabanlı platformlar: Rastgele ormanla çalışmak için araçlar sağlayan Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform ve Microsoft Azure Machine Learning gibi birçok bulut tabanlı platform vardır. Bu platformlar, rastgele ormanları eğitmek ve dağıtmak için bir dizi araç ve işlevin yanı sıra modelleri izlemek ve yönetmek için araçlar sağlar.

Genel olarak, kullanılan programlama diline ve platforma bağlı olarak rastgele ormanları uygulamak ve bunlarla çalışmak için kullanılabilecek birçok araç vardır. Bu araçlar, programlama dillerini, veri görselleştirme araçlarını ve bulut tabanlı platformları içerir ve rastgele ormanları eğitmek, değerlendirmek ve dağıtmak için bir dizi işlev sağlar.

Kaynakça:A Random Forest Guided Tour