Les entreprises utilisent souvent des modèles de forêts aléatoires pour faire des prédictions grâce à des processus d'apprentissage automatique. La forêt aléatoire utilise plusieurs arbres de décision pour effectuer une analyse plus holistique d'un ensemble de données donné.
Un arbre de décision unique fonctionne sur la base de la séparation d'une ou plusieurs variables selon un processus binaire. Par exemple, lors de l'évaluation d'ensembles de données relatifs à un ensemble de voitures ou de véhicules, un arbre de décision unique pourrait trier et classer chaque véhicule individuel en fonction de son poids, en les séparant en véhicules lourds ou légers.
La forêt aléatoire s'appuie sur le modèle d'arbre de décision et le rend plus sophistiqué. Les experts parlent des forêts aléatoires comme représentant une « discrimination stochastique » ou une méthode de « devinette stochastique » sur les données appliquées à des espaces multidimensionnels. La discrimination stochastique tend à être un moyen d'améliorer l'analyse des modèles de données au-delà de ce qu'un seul arbre de décision peut faire.
Fondamentalement, une forêt aléatoire crée de nombreux arbres de décision individuels travaillant sur des variables importantes avec un certain ensemble de données appliqué. Un facteur clé est que dans une forêt aléatoire, l'ensemble de données et l'analyse des variables de chaque arbre de décision se chevauchent généralement. C'est important pour le modèle, car le modèle de forêt aléatoire prend les résultats moyens de chaque arbre de décision et les prend en compte dans une décision pondérée. Essentiellement, l’analyse prend en compte tous les votes de divers arbres de décision et construit un consensus pour offrir des résultats productifs et logiques.
Un exemple d'utilisation productive d'un algorithme de forêt aléatoire est disponible sur le site R-blogger, où l'écrivain Teja Kodali prend l'exemple de la détermination de la qualité du vin à travers des facteurs tels que l'acidité, le sucre, les niveaux de dioxyde de soufre, la valeur du pH et la teneur en alcool. Kodali explique comment un algorithme de forêt aléatoire utilise un petit sous-ensemble aléatoire de caractéristiques pour chaque arbre individuel, puis utilise les moyennes résultantes.
Dans cet esprit, les entreprises souhaitant utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique de forêt aléatoire pour la modélisation prédictive isoleront d'abord les données prédictives qui doivent être résumées dans un ensemble de productions, puis les appliqueront au modèle de forêt aléatoire en utilisant un certain ensemble de formations. données. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent ces données d'entraînement et travaillent avec elles pour évoluer au-delà des contraintes de leur programmation d'origine. Dans le cas des modèles forestiers aléatoires, la technologie apprend à former des résultats prédictifs plus sophistiqués en utilisant ces arbres de décision individuels pour construire son consensus forestier aléatoire.
Une façon d'appliquer cela aux entreprises consiste à prendre diverses variables de propriétés du produit et à utiliser une forêt aléatoire pour indiquer l'intérêt potentiel des clients. Par exemple, s'il existe des facteurs d'intérêt connus des clients, tels que la couleur, la taille, la durabilité, la portabilité ou tout autre élément pour lequel les clients ont manifesté leur intérêt, ces attributs peuvent être introduits dans les ensembles de données et analysés sur la base de leur propre impact unique pour une analyse multifactorielle. analyse.