Mavzu: Tasodifiy o’rmon algoritmi

Tasodifiy o'rmon algoritmining afzalliklari va kamchiliklari
Afzalliklar
1. Undan tasniflash va regressiya masalalarida foydalanish mumkin.

2. Haddan tashqari moslashish muammosini hal qiladi, chunki ishlab chiqarish ko'pchilik ovoz berish yoki o'rtacha qiymatga asoslangan.

3. Ma'lumotlarda null/etishmayotgan qiymatlar bo'lsa ham yaxshi ishlaydi.

4. Har bir yaratilgan qarorlar daraxti boshqasidan mustaqil bo'lib, parallellashtirish xususiyatini ko'rsatadi.

5. Ko'p sonli daraxtlar tomonidan berilgan o'rtacha javoblar olinganligi sababli u juda barqaror.
6. U xilma-xillikni saqlaydi, chunki har bir qaror daraxtini yaratishda barcha atributlar hisobga olinmaydi, garchi bu hamma hollarda ham to'g'ri emas.

7. U o'lchovlilik la'natiga qarshi immunitetga ega. Har bir daraxt barcha atributlarni hisobga olmaganligi sababli, xususiyat maydoni kamayadi.

8. Biz ma'lumotlarni poezd va testga ajratishimiz shart emas, chunki har doim bootstrapdan qilingan qaror daraxtida ko'rinmaydigan ma'lumotlarning 30% bo'ladi.
Kamchiliklari

1. Tasodifiy o'rmon qarorlar daraxtlari bilan solishtirganda juda murakkab bo'lib, unda daraxtning yo'li bo'ylab qaror qabul qilish mumkin.

2. O'quv vaqti murakkabligi tufayli boshqa modellarga nisbatan ko'proq. Har doim bashorat qilish kerak bo'lganda, har bir qaror daraxti berilgan kirish ma'lumotlari uchun chiqish hosil qilishi kerak.

Xulosa
Endi biz shunday xulosa qilishimiz mumkin: Random Forest - bu yuqori mahsuldorlikka ega bo'lgan eng yaxshi texnikalardan biri bo'lib, samaradorligi uchun turli sohalarda keng qo'llaniladi. U ikkilik, uzluksiz va toifali ma'lumotlar bilan ishlay oladi.
Tasodifiy o'rmon, agar kimdir modelni tez va samarali qurmoqchi bo'lsa, ajoyib tanlovdir, chunki tasodifiy o'rmonning eng yaxshi jihatlaridan biri bu etishmayotgan qiymatlarni boshqarishi mumkin.
Umuman olganda, tasodifiy o'rmon - bu ba'zi cheklovlar bilan tez, sodda, moslashuvchan va mustahkam model.