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In che modo le aziende potrebbero utilizzare modelli forestali casuali per le previsioni?
UN:Le aziende utilizzano spesso modelli forestali casuali per fare previsioni con i processi di apprendimento automatico. La foresta casuale utilizza più alberi decisionali per effettuare un'analisi più olistica di un determinato set di dati.
Un singolo albero decisionale funziona sulla base della separazione di una o più variabili secondo un processo binario. Ad esempio, nella valutazione di set di dati relativi a un set di automobili o veicoli, un singolo albero decisionale potrebbe ordinare e classificare ciascun singolo veicolo in base al peso, separandoli in veicoli pesanti o leggeri.
La foresta casuale si basa sul modello dell'albero decisionale e lo rende più sofisticato. Gli esperti parlano di foreste casuali in quanto rappresentano la "discriminazione stocastica" o il metodo di "indovinare stocastico" sui dati applicati agli spazi multidimensionali. La discriminazione stocastica tende ad essere un modo per migliorare l'analisi dei modelli di dati oltre ciò che può fare un singolo albero decisionale.
Fondamentalmente, una foresta casuale crea molti singoli alberi decisionali lavorando su variabili importanti con un determinato set di dati applicato. Un fattore chiave è che in una foresta casuale, il set di dati e l'analisi delle variabili di ciascun albero decisionale si sovrappongono in genere. Questo è importante per il modello, perché il modello di foresta casuale prende i risultati medi per ciascun albero decisionale e li trasforma in una decisione ponderata. In sostanza, l'analisi sta prendendo tutti i voti dei vari alberi decisionali e sta costruendo un consenso per offrire risultati produttivi e logici.
Un esempio di utilizzo produttivo di un algoritmo di foresta casuale è disponibile nel sito di R-blogger, dove la scrittrice Teja Kodali prende l'esempio di determinazione della qualità del vino attraverso fattori quali acidità, zucchero, livelli di anidride solforosa, valore pH e contenuto alcolico. Kodali spiega come un algoritmo di foresta casuale utilizza un piccolo sottoinsieme casuale di funzioni per ogni singolo albero e quindi utilizza le medie risultanti.
Con questo in mente, le aziende che desiderano utilizzare algoritmi casuali di machine learning forestale per la modellazione predittiva isoleranno prima i dati predittivi che devono essere ridotti in un insieme di produzioni, quindi applicarli al modello forestale casuale utilizzando un certo set di formazione dati. Gli algoritmi di machine learning portano i dati di training e lavorano con essi per evolversi oltre i vincoli della loro programmazione originale. Nel caso di modelli di foresta casuali, la tecnologia impara a formare risultati predittivi più sofisticati utilizzando quegli alberi decisionali individuali per costruire il consenso sulla foresta casuale.
Un modo in cui ciò potrebbe essere applicato al business è quello di prendere varie variabili di proprietà del prodotto e utilizzare una foresta casuale per indicare il potenziale interesse del cliente. Ad esempio, se sono noti fattori di interesse dei clienti come colore, dimensioni, durata, portabilità o qualsiasi altra cosa che i clienti hanno indicato interesse, tali attributi possono essere inseriti nei set di dati e analizzati sulla base del loro impatto unico per il multifattore analisi.
