V:
Kako podjetja lahko uporabljajo napovedne modele gozdov za napovedi?
A:Podjetja pogosto uporabljajo naključne modele gozdov, da bi napovedovali s postopki strojnega učenja. Naključni gozd uporablja več dreves odločitev za bolj celostno analizo danega nabora podatkov.
Posamezno drevo odločitev deluje na podlagi ločevanja določene spremenljivke ali spremenljivk glede na binarni postopek. Na primer, pri ocenjevanju nizov podatkov, povezanih z naborom avtomobilov ali vozil, bi lahko eno samo drevo odločitev razvrstilo in razvrstilo vsako posamezno vozilo po teži in jih ločilo na težka ali lahka vozila.
Naključni gozd temelji na modelu odločitvenega drevesa in ga naredi bolj izpopolnjen. Strokovnjaki govorijo o naključnih gozdovih, ki predstavljajo »stohastično diskriminacijo« ali metodo »stohastičnega ugibanja« na podatkih, ki se uporabljajo v večdimenzionalnih prostorih. Stohastična diskriminacija je ponavadi način za izboljšanje analize podatkovnih modelov, ki presega tisto, kar lahko stori enotno odločanje.
V bistvu naključni gozd ustvari veliko posameznih dreves odločanja, ki delujejo na pomembnih spremenljivkah z določenim naborom podatkov. Ključni dejavnik je, da se v naključnem gozdu vrsta podatkov in spremenljiva analiza vsakega odločitvenega drevesa običajno prekrivata. To je pomembno za model, saj naključni model gozda vzame povprečne rezultate za vsako odločitveno drevo in jih poda v tehtano odločitev. V bistvu je analiza deležna vseh glasov različnih dreves odločanja in gradi soglasje, da bi ponudili produktivne in logične rezultate.
En primer produktivne uporabe algoritma naključnega gozda je na voljo na spletnem mestu R-blogger, kjer pisateljica Teja Kodali vzame primer določanja kakovosti vina s pomočjo dejavnikov, kot so kislost, sladkor, žveplov dioksid, pH vrednost in vsebnost alkohola. Kodali razloži, kako naključni algoritem gozda uporablja majhno naključno podmnožico funkcij za vsako posamezno drevo in nato uporabi nastala povprečja.
S tem v mislih bodo podjetja, ki želijo uporabiti algoritme za naključno gozdarsko strojno učenje za napovedno modeliranje, najprej izolirala napovedne podatke, ki jih je treba sešteti v niz produkcij, nato pa jih uporabiti na naključnem modelu gozda z uporabo določenega sklopa usposabljanja podatkov. Algoritmi strojnega učenja vzamejo te podatke o usposabljanju in se skupaj z njimi razvijajo preko omejitev izvirnega programiranja. V primeru naključnih modelov gozdov se tehnologija nauči oblikovati bolj izpopolnjene napovedne rezultate s pomočjo teh posameznih dreves odločitev za gradnjo svojega naključnega gozdnega soglasja.
Eden od načinov, kako bi to lahko uporabili pri poslovanju, je, da vzamemo različne spremenljivke lastnosti izdelkov in uporabimo naključni gozd, da nakažemo potencialni interes stranke. Na primer, če obstajajo znani dejavniki zanimanja za stranke, kot so barva, velikost, trajnost, prenosljivost ali kaj drugega, za kar so stranke izkazale zanimanje, se lahko ti atributi vnesejo v podatkovne naloge in analizirajo na podlagi njihovega lastnega edinstvenega vpliva na večfaktorstvo analiza.
