Sosyal Ağlarda Makine Öğrenmesi 16 [ Rassal Ormanlar]

Rastgele Orman veya Rastsal Orman algoritması olarak bilinen bu yöntem ismiyle müsemmadır. Rastgele bir orman yaratırız ve bu ormanda da bir çok karar ağacı kullanırız. Ağaç sayısı arttıkça kesin bir sonuç elde edilir.

Bir soruyu tek bir kişiye sorsanız mı daha doğru cevap alırsınız yoksa yüzlerce kişiye sorarak bir anket yapsanız mı? Aslında rastgele ormanda olan da bu.

Rastgele Orman algoritması ile Karar Ağcı algoritması arasındaki fark ise şöyle. Rastgele Orman’da kök düğümü ve düğümleri bölme işlemi rastgele çalışır.

Avantajlar

Algoritmanın hem sınıflandırma hem regresyon problemlerinde kullanılabilmesi, yeteri kadar ağaç bulununca aşırı uyum (overfitting) sorununu aşması, eksik olan değerleri ele alabilmesi ve kategorik değerler için modellenebilmesi avantajlarıdır.

Özetle: Rastgele orman, birden fazla karar ağacını oluşturur ve daha doğru ve istikrarlı bir tahmin elde etmek için onları birleştirir.

Veri setimiz çeşitli ağaçlara ayrılıyor. Buradan çıkan anlam ile tahminde bulunuluyor.
Karar ağacı sayısının değişimine yukarıdaki karşılaştırmalı görselden bakılabilir.

You may also like...

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir