Q：
企業は予測にランダムフォレストモデルをどのように使用できますか？
A：企業は、機械学習プロセスで予測を行うために、ランダムフォレストモデルをよく使用します。 ランダムフォレストは、複数の決定木を使用して、特定のデータセットのより全体的な分析を行います。
単一の決定木は、バイナリプロセスに従って特定の変数を分離することに基づいて機能します。 たとえば、自動車または車両のセットに関連するデータセットを評価する場合、単一の決定ツリーで重量ごとに各車両を分類および分類し、それらを大型または軽量の車両に分類できます。
ランダムフォレストは、ディシジョンツリーモデルに基づいて構築され、より洗練されたものになります。 専門家は、多次元空間に適用されるデータの「確率的差別」または「確率的推測」法を表すものとして、ランダムフォレストについて話します。 確率的差別は、単一の決定木ができることを超えてデータモデルの分析を強化する方法である傾向があります。
基本的に、ランダムフォレストは、特定のデータセットが適用された重要な変数で動作する多数の個別の決定木を作成します。 重要な要因の1つは、ランダムフォレストでは、通常、各決定木のデータセットと変数分析が重複することです。 ランダムフォレストモデルは各決定ツリーの平均結果を取得し、それらを重み付き決定に含めるため、これはモデルにとって重要です。 本質的に、この分析では、さまざまな決定木のすべての票を集め、生産的で論理的な結果を提供するためのコンセンサスを構築しています。
ランダムフォレストアルゴリズムを生産的に使用する1つの例がR-bloggerサイトで入手できます。ライターのTeja Kodaliは、酸性度、砂糖、二酸化硫黄レベル、pH値、アルコール含有量などの要因によってワインの品質を決定する例を取り上げています。 Kodaliは、ランダムフォレストアルゴリズムが個々のツリーごとに特徴の小さなランダムサブセットを使用し、結果の平均を利用する方法を説明します。
これを念頭に置いて、予測モデリングにランダムフォレスト機械学習アルゴリズムを使用したい企業は、最初に一連のプロダクションに要約する必要がある予測データを分離し、次に特定のトレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルに適用しますデータ。 機械学習アルゴリズムは、そのトレーニングデータを取得し、それを使用して、元のプログラミングの制約を超えて進化します。 ランダムフォレストモデルの場合、テクノロジは、それらの個々の決定木を使用してより洗練された予測結果を形成し、ランダムフォレストコンセンサスを構築することを学習します。
これをビジネスに適用できる1つの方法は、さまざまな製品プロパティ変数を取得し、ランダムフォレストを使用して潜在的な顧客の関心を示すことです。 たとえば、色、サイズ、耐久性、移植性、または顧客が関心を示した他の何かなどの既知の顧客の関心要因がある場合、それらの属性をデータセットに入力し、多要素に対する独自の影響に基づいて分析できます分析。
