విషయము
Q:
అంచనాల కోసం కంపెనీలు యాదృచ్ఛిక అటవీ నమూనాలను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
A:
యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియలతో అంచనాలు చేయడానికి కంపెనీలు తరచుగా యాదృచ్ఛిక అటవీ నమూనాలను ఉపయోగిస్తాయి. ఇచ్చిన డేటా సమితి యొక్క మరింత సమగ్ర విశ్లేషణ చేయడానికి యాదృచ్ఛిక అటవీ బహుళ నిర్ణయ వృక్షాలను ఉపయోగిస్తుంది.
ఒక బైనరీ ప్రక్రియ ప్రకారం ఒక నిర్దిష్ట వేరియబుల్ లేదా వేరియబుల్స్ వేరుచేయడం ఆధారంగా ఒకే నిర్ణయం చెట్టు పనిచేస్తుంది. ఉదాహరణకు, కార్లు లేదా వాహనాల సమితికి సంబంధించిన డేటా సెట్‌లను అంచనా వేయడంలో, ఒకే నిర్ణయం చెట్టు ప్రతి వ్యక్తి వాహనాన్ని బరువు ద్వారా క్రమబద్ధీకరించవచ్చు మరియు వర్గీకరించవచ్చు, వాటిని భారీ లేదా తేలికపాటి వాహనాలుగా వేరు చేస్తుంది.
యాదృచ్ఛిక అటవీ నిర్ణయం చెట్టు నమూనాపై నిర్మిస్తుంది మరియు ఇది మరింత అధునాతనంగా చేస్తుంది. యాదృచ్ఛిక అడవుల గురించి నిపుణులు “యాదృచ్ఛిక వివక్ష” లేదా బహుళ డైమెన్షనల్ ప్రదేశాలకు వర్తించే డేటాపై “యాదృచ్ఛిక అంచనా” పద్ధతిని సూచిస్తారు. యాదృచ్ఛిక వివక్ష అనేది ఒకే నిర్ణయం చెట్టు చేయగలిగినదానికంటే మించి డేటా మోడళ్ల విశ్లేషణను పెంచే మార్గంగా ఉంటుంది.
సాధారణంగా, యాదృచ్ఛిక అడవి ఒక నిర్దిష్ట డేటా సమితితో ముఖ్యమైన వేరియబుల్స్‌పై పనిచేసే అనేక వ్యక్తిగత నిర్ణయ వృక్షాలను సృష్టిస్తుంది. ఒక ముఖ్యమైన అంశం ఏమిటంటే, యాదృచ్ఛిక అడవిలో, ప్రతి నిర్ణయ వృక్షం యొక్క డేటా సెట్ మరియు వేరియబుల్ విశ్లేషణ సాధారణంగా అతివ్యాప్తి చెందుతాయి. మోడల్‌కు ఇది చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే యాదృచ్ఛిక అటవీ నమూనా ప్రతి నిర్ణయ వృక్షానికి సగటు ఫలితాలను తీసుకుంటుంది మరియు వాటిని బరువు నిర్ణయానికి తీసుకుంటుంది. సారాంశంలో, విశ్లేషణ వివిధ నిర్ణయ వృక్షాల ఓట్లను తీసుకుంటుంది మరియు ఉత్పాదక మరియు తార్కిక ఫలితాలను అందించడానికి ఏకాభిప్రాయాన్ని నిర్మిస్తోంది.
యాదృచ్ఛిక అటవీ అల్గోరిథంను ఉత్పాదకంగా ఉపయోగించటానికి ఒక ఉదాహరణ R- బ్లాగర్ సైట్ వద్ద అందుబాటులో ఉంది, ఇక్కడ రచయిత తేజా కొడాలి ఆమ్లత్వం, చక్కెర, సల్ఫర్ డయాక్సైడ్ స్థాయిలు, పిహెచ్ విలువ మరియు ఆల్కహాల్ కంటెంట్ వంటి కారకాల ద్వారా వైన్ నాణ్యతను నిర్ణయించే ఉదాహరణను తీసుకుంటారు. యాదృచ్ఛిక అటవీ అల్గోరిథం ప్రతి వ్యక్తి చెట్టు కోసం లక్షణాల యొక్క చిన్న యాదృచ్ఛిక ఉపసమితిని ఎలా ఉపయోగిస్తుందో కొడాలి వివరిస్తుంది, ఆపై ఫలిత సగటులను ఉపయోగించుకుంటుంది.
దీన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ కోసం యాదృచ్ఛిక అటవీ యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలను ఉపయోగించాలనుకునే సంస్థలు మొదట ప్రొడక్షన్‌ల సమితిలో ఉడకబెట్టవలసిన ప్రిడిక్టివ్ డేటాను వేరుచేస్తాయి, ఆపై దానిని ఒక నిర్దిష్ట సమితి శిక్షణను ఉపయోగించి యాదృచ్ఛిక అటవీ నమూనాకు వర్తిస్తాయి. సమాచారం. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు ఆ శిక్షణ డేటాను తీసుకుంటాయి మరియు వాటి అసలు ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క పరిమితులకు మించి అభివృద్ధి చెందడానికి దానితో పనిచేస్తాయి. యాదృచ్ఛిక అటవీ నమూనాల విషయంలో, సాంకేతికత దాని యాదృచ్ఛిక అటవీ ఏకాభిప్రాయాన్ని నిర్మించడానికి ఆ వ్యక్తిగత నిర్ణయ వృక్షాలను ఉపయోగించి మరింత అధునాతన అంచనా ఫలితాలను రూపొందించడానికి నేర్చుకుంటుంది.
ఇది వ్యాపారానికి వర్తించే ఒక మార్గం, వివిధ ఉత్పత్తి ఆస్తి వేరియబుల్స్ తీసుకోవడం మరియు సంభావ్య కస్టమర్ ఆసక్తిని సూచించడానికి యాదృచ్ఛిక అడవిని ఉపయోగించడం. ఉదాహరణకు, రంగు, పరిమాణం, మన్నిక, పోర్టబిలిటీ లేదా కస్టమర్లు ఆసక్తిని సూచించిన మరేదైనా తెలిసిన కస్టమర్ ఆసక్తి కారకాలు ఉంటే, ఆ లక్షణాలను డేటా సెట్లలోకి ఇవ్వవచ్చు మరియు మల్టీఫ్యాక్టర్ కోసం వారి స్వంత ప్రత్యేక ప్రభావం ఆధారంగా విశ్లేషించవచ్చు. విశ్లేషణ.