सामग्री
प्रश्नः
भविष्यवाणीसाठी कंपन्या यादृच्छिक वन मॉडेल कसे वापरू शकतात?
उत्तरः
मशीन शिकण्याच्या प्रक्रियेसह भाकीत करण्यासाठी कंपन्या सहसा रॅन्डम फॉरेस्ट मॉडेल्सचा वापर करतात. यादृच्छिक जंगलाने दिलेल्या डेटा सेटचे अधिक समग्र विश्लेषण करण्यासाठी एकाधिक निर्णय वृक्ष वापरतात.
बायनरी प्रक्रियेनुसार विशिष्ट चल किंवा चल विभक्त करण्याच्या आधारावर एकच निर्णय वृक्ष कार्य करते. उदाहरणार्थ, कार किंवा वाहनांच्या संचाशी संबंधित डेटा सेटचे मूल्यांकन करताना, एकल निर्णय वृक्ष प्रत्येक वाहनाचे वजन करून हलवून वर्गीकृत करू शकते आणि त्यास जड किंवा हलके वाहनांमध्ये वेगळे करते.
यादृच्छिक वन निर्णय वृक्ष मॉडेलवर तयार करते आणि ते अधिक परिष्कृत करते. तज्ञ यादृच्छिक जंगलांविषयी बोलतात ज्यात "स्टॉस्टिकस्टिक भेदभाव" किंवा बहु-आयामी जागेवर लागू केलेल्या डेटावरील "स्टॉस्टिकस्टिक अंदाज" पद्धत दर्शविली जाते. एकट्याचा निर्णय घेणारी वृक्ष काय करू शकतो या पलीकडे डेटा मॉडेल्सचे विश्लेषण वर्धित करण्याचा एक मार्ग म्हणजे स्टोकेस्टिक भेदभाव.
मूलभूतपणे, यादृच्छिक जंगलाने विशिष्ट डेटा सेटसह महत्त्वपूर्ण व्हेरिएबल्सवर कार्य करणारी अनेक वैयक्तिक निर्णय घेणारी झाडे तयार करतात. एक मुख्य घटक म्हणजे यादृच्छिक जंगलात डेटा सेट आणि प्रत्येक निर्णय झाडाचे परिवर्तनशील विश्लेषण साधारणपणे ओव्हरलॅप होईल. हे मॉडेलसाठी महत्वाचे आहे, कारण यादृच्छिक वन मॉडेल प्रत्येक निर्णयाच्या झाडासाठी सरासरी निकाल घेते आणि त्यास भारित निर्णयामध्ये कारणीभूत ठरते. थोडक्यात, विश्लेषण विविध निर्णय वृक्षांची सर्व मते घेत आहे आणि उत्पादक आणि तार्किक निकाल देण्यास एकमत बनवते.
रँडम फॉरेस्ट अल्गोरिदम उत्पादकदृष्ट्या वापरण्याचे एक उदाहरण आर-ब्लॉगर साइटवर उपलब्ध आहे, जेथे लेखक तेजा कोडाली आम्लता, साखर, सल्फर डायऑक्साइड पातळी, पीएच मूल्य आणि अल्कोहोल सामग्री यासारख्या घटकांद्वारे वाइनची गुणवत्ता निश्चित करण्याचे उदाहरण घेतात. कोडली स्पष्ट करते की रँडम फॉरेस्ट अल्गोरिदम प्रत्येक स्वतंत्र वृक्षासाठी लहान रॅंडम सबसेटचा कसा उपयोग करतो आणि परिणामी सरासरी वापरतो.
हे लक्षात घेऊन, अंदाजपत्रक मॉडेलिंगसाठी यादृच्छिक फॉरेस्ट मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरू इच्छिणारे उद्योग प्रथम प्रॉडक्शनच्या सेटमध्ये उकळण्याची गरज भाकित करणारा डेटा वेगळा करतात आणि नंतर काही विशिष्ट प्रशिक्षणाचा वापर करून यादृच्छिक वन मॉडेलवर लागू करतात. डेटा. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम ते प्रशिक्षण डेटा घेतात आणि त्यांच्या मूळ प्रोग्रामिंगच्या मर्यादेच्या पलीकडे विकसित होण्यासाठी त्यासह कार्य करतात. यादृच्छिक वन मॉडेल्सच्या बाबतीत, तंत्रज्ञानाने स्वतंत्र निर्णय घेणा con्या वृक्षांचा उपयोग यादृच्छिक वन सहमती तयार करण्यासाठी अधिक परिष्कृत अंदाज तयार करणे शिकले आहे.
व्यवसायावर याचा लागू होण्याचा एक मार्ग म्हणजे विविध उत्पादन मालमत्ता चल घेणे आणि संभाव्य ग्राहकांचे हित दर्शविण्यासाठी यादृच्छिक जंगलाचा वापर करणे. उदाहरणार्थ, जर रंग, आकार, टिकाऊपणा, पोर्टेबिलिटी किंवा इतर काही गोष्टी ज्या ग्राहकांनी स्वारस्य दर्शविल्या आहेत अशा ज्ञात ग्राहकांच्या स्वरूपाचे घटक असल्यास, त्या वैशिष्ट्यांना डेटा सेटमध्ये दिले जाऊ शकते आणि मल्टीफेक्टरसाठी त्यांच्या स्वतःच्या अनन्य प्रभावाच्या आधारावर विश्लेषण केले जाऊ शकते. विश्लेषण.