Для более глубокого понимания можно рассмотреть простой пример: пусть у нас есть набор данных, содержащий характеристики клиентов банка (возраст, доход, семейный статус и т.д.) и целевой признак – остался ли клиент с банком. При обучении каждого дерева мы случайно выбираем, скажем, 70% клиентов из исходного набора. Это позволяет каждому дереву "увидеть" разные данные, что в конечном итоге приводит к созданию моделей, которые имеют различные мнения о том, останется ли клиент с банком.
Принцип голосования и предсказание
Когда речь заходит о получении финального предсказания случайного леса, используется метод голосования для классификации и усреднение для регрессии. Например, если случайный лес используется для классификации, каждая из моделей (деревьев) выдает свой класс, и финальный результат определяется большинством голосов.
Рассмотрим более наглядно: предположим, у нас есть три дерева, каждое из которых выдает следующие ответы на вопрос о том, останется ли клиент с банком: "Да", "Нет", "Да". В данном случае второй класс (нет) набирает одно голосование, а первый (да) – два. Значит, финальное решение, что клиент останется, будет принято.
Для регрессионной задачи, например, предсказания уровня дохода, среднее значение предсказаний всех деревьев будет использоваться для определения финального результата. Это позволяет сгладить ошибки отдельных деревьев и увеличить надежность модели.
Случайная выборка признаков
Параллельно с выборкой данных в случайных лесах также осуществляется случайная выборка признаков. Это означает, что для каждого разделения в дереве на каждом этапе обучения выбирается случайное подмножество признаков. Например, если у вас есть 10 признаков, то для каждого дерева может использоваться, скажем, 3 из них. Это увеличивает разнообразие деревьев и делает их более независимыми друг от друга.
Такая практика называется "разделение по случайным признакам" и в значительной степени способствует повышению эффективности модели, так как она менее уязвима к различным шумам в данных.
Параметры модели и их настройка
Существует несколько ключевых параметров, которые можно настраивать для оптимизации производительности модели случайного леса. Одним из основных является количество деревьев в лесу, заданное параметром `n_estimators`. Увеличение числа деревьев может привести к более точным предсказаниям, но также увеличивает время вычислений.