درختان تصمیم و جنگل های تصادفی الگوریتم های یادگیری ماشین محبوبی هستند که در وظایف یادگیری نظارت شده استفاده می شوند، آنها برای طبقه بندی و مشکلات رگرسیون موثر هستند و به طور گسترده ای به دلیل تفسیر و عملکرد آنها مورد استفاده قرار می گیرند.این راهنما گام های عملی برای اجرای این الگوریتم ها در برنامه های دنیای واقعی را فراهم می کند.

درک درختان

یک درخت تصمیم یک ساختار شبیه به Flowchart است که در آن هر گره داخلی نشان دهنده تصمیم بر اساس یک ویژگی است و هر گره برگ نشان دهنده یک نتیجه یا پیش بینی است.

برای پیاده سازی یک درخت تصمیم، مجموعه داده ها را انتخاب کنید، آن را پیش پردازش کنید و یک معیار تقسیم مانند کمبود جینی یا آنتروپی را انتخاب کنید. درخت با تقسیم مجدد داده ها ساخته شده است تا زمانی که شرایط متوقف شود، مانند حداکثر عمق یا حداقل نمونه در هر برگ.

اجرای جنگل های تصادفی

جنگل های تصادفی مجموعه ای از درختان تصمیم گیری هستند که دقت پیش بینی و کنترل بر تناسب را بهبود می بخشد، آنها پیش بینی های درختان متعدد را ترکیب می کنند، هر کدام در نمونه بوت استرپ داده ها با تصادفی بودن ویژگی آموزش داده می شوند.

برای پیاده سازی یک جنگل تصادفی، تعداد درختان، حداکثر عمق و دیگر هیپرپارمترها را در طول آموزش مشخص کنید، هر درخت به طور مستقل ساخته شده و پیش بینی نهایی توسط رای گیری اکثریت (درجه بندی) یا به طور متوسط (تهاجم).

نکات عملی برای اجرای

  • ویژگی های عادی سازی یا کدگذاری را قبل از آموزش مورد نیاز است.
  • از لوسیون برای تنظیم هیپرپارمتر مانند عمق درخت و تعداد درختان استفاده کنید.
  • ارزیابی عملکرد مدل با معیارهایی مانند دقت، دقت یا به معنای خطای مربعی.
  • تجسم درختان تصمیم گیری برای تفسیر در صورت امکان.
  • از کتابخانه های موجود مانند Scikit-learn برای پیاده سازی کارآمد استفاده کنید.