Random Forest, bir ensemble öğrenme yöntemi olan ve birden çok karar ağacını bir araya getirerek çalışan bir algoritmadır. Her ağaç, veri setinin rastgele alt kümelerinden bağımsız olarak eğitilir ve tahminler, tüm ağaçların tahminlerinin ortalaması alınarak veya çoğunluk oylaması ile elde edilir. Sınıflandırmada Mesela sonuç pahalı veya ucuz olabilir her bir karar ağacının sonucuna bakılır. Tek bir ağaçta da bütün veri noktalarını tahmin edebiliriz ama overfitting riski oluyor. O sebepten birden fazla rastgele oluşmuş ağaçlar oluşuyor. Bu ağaçlar nasıl oluşuyor derseniz rastgele seçilmiş alt veri kümeleri oluyor o kümeler üzerinden ağaçlar oluşturuluyor. ve her bir veri noktası bu rastgele kümeler için oluşturulmuş ağaçlarda tahmin ediliyor. Ardından çoğunluğun kararına göre sınıflandırma yapılır. Regresyonda ise yaş tahminini ele alalım her bir ağacın sonucunun ortalaması alınır.
Random Forest'ın temel avantajları şunlardır:
Overfitting'i Önler: Random Forest, tek bir karar ağacının aşırı uyum yapma eğilimini hafifletir çünkü her ağaç bağımsız olarak eğitilir ve son tahmin, tüm ağaçların tahminlerinin birleştirilmesiyle elde edilir.
Özellik Önemini Belirler: Random Forest, her özelliğin sınıflandırma başarısına katkısını belirleyerek özellik önemini belirleme yeteneği sağlar.
Hem Sınıflandırma hem de Regresyon İçin Kullanılabilir: Random Forest hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılabilir.
Büyük Veri Setleri İçin Uygundur: Random Forest algoritması, büyük veri setlerini hızlı ve etkili bir şekilde işleyebilir.
Makine öğrenmesinde, Random Forest genellikle karmaşık sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır. Özellikle, özellikler arasında karmaşık etkileşimler olduğunda ve verilerin doğrusal olmadığı durumlardan iyi sonuçlar alır. Örneğin, müşteri churn tahmini, hastalık teşhisi, stok fiyatı tahmini gibi uygulamalar için kullanılabilir.
Top comments (0)