T:
Paano magagamit ng mga kumpanya ang mga random na modelo ng kagubatan para sa mga hula?
A:Ang mga kumpanya ay madalas na gumagamit ng mga random na modelo ng kagubatan upang makagawa ng mga hula sa mga proseso ng pag-aaral ng machine. Ang random na kagubatan ay gumagamit ng maramihang mga puno ng pagpapasya upang makagawa ng isang mas holistic na pagsusuri ng isang naibigay na set ng data.
Ang isang solong puno ng desisyon ay gumagana sa batayan ng paghihiwalay ng isang tiyak na variable o variable ayon sa isang proseso ng binary. Halimbawa, sa pagtatasa ng mga set ng data na may kaugnayan sa isang hanay ng mga kotse o sasakyan, ang isang solong puno ng desisyon ay maaaring uriin at uriin ang bawat indibidwal na sasakyan sa pamamagitan ng bigat, paghihiwalay sa mga mabibigat o magaan na sasakyan.
Ang random na kagubatan ay nagtatayo sa modelo ng puno ng desisyon, at ginagawang mas sopistikado. Pinag-uusapan ng mga eksperto ang tungkol sa mga random na kagubatan bilang kumakatawan sa "stochastic diskriminasyon" o ang "stochastic guessing" na pamamaraan sa data na inilalapat sa multidimensional na mga puwang. Ang diskriminasyon ng staktika ay may kaugaliang paraan upang mapahusay ang pagsusuri ng mga modelo ng data na lampas sa magagawa ng isang punong desisyon.
Karaniwan, ang isang random na kagubatan ay lumilikha ng maraming indibidwal na mga puno ng pagpapasya na nagtatrabaho sa mga mahahalagang variable na inilalapat sa isang tiyak na set ng data. Ang isang pangunahing kadahilanan ay na sa isang random na kagubatan, ang set ng data at variable na pagsusuri ng bawat puno ng desisyon ay karaniwang mag-aapaw. Mahalaga iyon sa modelo, dahil ang random na modelo ng kagubatan ay tumatagal ng average na mga resulta para sa bawat puno ng desisyon, at mga kadahilanan na ito sa isang bigat na desisyon. Sa esensya, ang pagsusuri ay kumukuha ng lahat ng mga boto ng iba't ibang mga puno ng pagpapasya at pagbuo ng isang pinagkasunduan upang mag-alok ng produktibo at lohikal na mga resulta.
Isang halimbawa ng paggamit ng isang random na algorithm ng kagubatan ng kagubatan ay magagamit sa site ng R-blogger, kung saan ang manunulat na si Teja Kodali ay tumatagal ng halimbawa ng pagtukoy ng kalidad ng alak sa pamamagitan ng mga kadahilanan tulad ng kaasiman, asukal, lebel ng asupre dioxide, pH halaga at nilalaman ng alkohol. Ipinaliwanag ng Kodali kung paano gumagamit ng isang random na algorithm ng kagubatan ang isang maliit na random na subset ng mga tampok para sa bawat indibidwal na puno, at pagkatapos ay gumagamit ng mga nagreresultang mga average.
Sa pag-iisip nito, ang mga negosyong nais na gumamit ng mga random na algorithm ng pag-aaral ng machine ng kagubatan para sa mahuhulain na pagmomolde ay ihihiwalay muna ang mahuhulaan na data na kailangang ibagsak sa isang hanay ng mga paggawa, at pagkatapos ay ilapat ito sa random na modelo ng kagubatan na gumagamit ng isang tiyak na hanay ng pagsasanay data. Kinakailangan ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine na ang data ng pagsasanay at gumagana kasama nito upang magbago nang higit pa sa mga hadlang ng kanilang orihinal na programming. Sa kaso ng mga random na mga modelo ng kagubatan, natutunan ng teknolohiya na bumuo ng mas sopistikadong mga resulta ng mahuhula gamit ang mga indibidwal na punungkahong pagpapasya upang makabuo ng mga random na pagsang-ayon sa kagubatan.
Isang paraan na maaaring mailapat ito sa negosyo ay ang pagkuha ng iba't ibang mga variable ng pag-aari ng produkto at gumamit ng isang random na kagubatan upang ipahiwatig ang potensyal na interes ng customer. Halimbawa, kung may mga kilalang mga kadahilanan ng interes ng customer tulad ng kulay, sukat, tibay, kakayahang maiwan o anumang bagay na ipinahiwatig ng interes ng mga customer, ang mga katangiang iyon ay maaaring pakainin sa mga set ng data at masuri batay sa kanilang sariling natatanging epekto para sa multifactor pagsusuri.
