Was ist Random Forest
Random Forest ist ein Algorithmus, der häufig bei Klassifikations- und Regressionsproblemen eingesetzt wird. Er erstellt viele verschiedene Entscheidungsbäume und verwendet deren Mehrheitsentscheidung für die Klassifikation bzw. den Durchschnitt im Fall der Regression.
Anstatt nur einen einzelnen besten Baum zu verwenden, erstellt Random Forest viele „schwächere“ Bäume. Das klingt zunächst widersprüchlich – warum sollte man Modelle verwenden, die schlechter sind?
Man kann es sich so vorstellen: Ein einzelner Entscheidungsbaum ist wie ein Generalist – er versucht, alle Merkmale zu berücksichtigen und ein vollständiges Bild zu liefern. Allerdings kann er dadurch zu selbstsicher werden und Fehler machen, indem er auf Rauschen in den Daten überanpasst.
Ein Random Forest hingegen ist wie ein Team von Spezialisten. Jeder Baum wird mit unterschiedlichen Teilen der Daten trainiert und konzentriert sich auf verschiedene Aspekte des Problems. Für sich genommen ist jeder Baum vielleicht nicht sehr stark – er könnte sogar das Gesamtbild übersehen. Aber gemeinsam, wenn man ihre „Stimmen“ kombiniert, gleichen sie gegenseitig ihre Schwächen aus und liefern eine ausgewogenere, genauere Vorhersage.
Man kann es auch damit vergleichen, 100 kompetente Studierende zu befragen, anstatt sich auf einen einzelnen Professor zu verlassen. Auch wenn der Professor mehr Wissen hat, können selbst Experten voreingenommen oder fehlgeleitet sein. Wenn jedoch die Mehrheit der Studierenden unabhängig zur gleichen Antwort kommt, ist dieser Konsens oft robuster.
In der Praxis funktioniert das Kombinieren vieler schwächerer Entscheidungsbäume zu einem einzelnen starken Random Forest sehr gut und übertrifft häufig einen optimierten einzelnen Entscheidungsbaum bei großen Datensätzen deutlich. Die Entscheidungsgrenze eines Random Forest ist glatter und generalisiert besser auf neue Daten als die eines einzelnen Entscheidungsbaums, daher sind Random Forests weniger anfällig für Überanpassung.
Die Genauigkeit verbessert sich jedoch nicht, wenn wir viele Modelle kombinieren, die die gleichen Fehler machen. Damit dieser Ansatz effektiv ist, sollten die Modelle möglichst unterschiedlich sein, sodass sie verschiedene Fehler machen.
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Man kann es sich so vorstellen: Ein einzelner Entscheidungsbaum ist wie ein Generalist – er versucht, alle Merkmale zu berücksichtigen und ein vollständiges Bild zu liefern. Allerdings kann er dadurch zu selbstsicher werden und Fehler machen, indem er auf Rauschen in den Daten überanpasst.
Ein Random Forest hingegen ist wie ein Team von Spezialisten. Jeder Baum wird mit unterschiedlichen Teilen der Daten trainiert und konzentriert sich auf verschiedene Aspekte des Problems. Für sich genommen ist jeder Baum vielleicht nicht sehr stark – er könnte sogar das Gesamtbild übersehen. Aber gemeinsam, wenn man ihre „Stimmen“ kombiniert, gleichen sie gegenseitig ihre Schwächen aus und liefern eine ausgewogenere, genauere Vorhersage.
Man kann es auch damit vergleichen, 100 kompetente Studierende zu befragen, anstatt sich auf einen einzelnen Professor zu verlassen. Auch wenn der Professor mehr Wissen hat, können selbst Experten voreingenommen oder fehlgeleitet sein. Wenn jedoch die Mehrheit der Studierenden unabhängig zur gleichen Antwort kommt, ist dieser Konsens oft robuster.
In der Praxis funktioniert das Kombinieren vieler schwächerer Entscheidungsbäume zu einem einzelnen starken Random Forest sehr gut und übertrifft häufig einen optimierten einzelnen Entscheidungsbaum bei großen Datensätzen deutlich. Die Entscheidungsgrenze eines Random Forest ist glatter und generalisiert besser auf neue Daten als die eines einzelnen Entscheidungsbaums, daher sind Random Forests weniger anfällig für Überanpassung.
Die Genauigkeit verbessert sich jedoch nicht, wenn wir viele Modelle kombinieren, die die gleichen Fehler machen. Damit dieser Ansatz effektiv ist, sollten die Modelle möglichst unterschiedlich sein, sodass sie verschiedene Fehler machen.
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