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Impara Che cos'è la Random Forest | Random Forest
Classificazione con Python

bookChe cos'è la Random Forest

Random Forest è un algoritmo ampiamente utilizzato nei problemi di classificazione e regressione. Costruisce molti alberi decisionali diversi e prende la maggioranza dei voti per la classificazione e la media nel caso della regressione.

Invece di utilizzare un singolo albero ottimale, Random Forest costruisce molti alberi "più deboli". Questo può sembrare controintuitivo: perché utilizzare modelli meno performanti?

Si può pensare in questo modo: un singolo albero decisionale è come un generalista – cerca di considerare ogni caratteristica e fornire una visione completa. Tuttavia, può diventare troppo sicuro e commettere errori a causa di un overfitting sul rumore nei dati.

Una Random Forest, invece, è come una squadra di specialisti. Ogni albero viene addestrato su parti diverse dei dati e si concentra su aspetti differenti del problema. Da solo, ogni albero potrebbe non essere molto forte – potrebbe persino perdere la visione d’insieme. Ma insieme, quando si combinano i loro "voti", si coprono le debolezze reciproche e si ottiene una previsione più bilanciata e accurata.

Si può anche paragonare a chiedere a 100 studenti competenti invece di affidarsi a un unico professore. Sebbene il professore possa essere più esperto, anche gli esperti possono essere influenzati o tratti in inganno. Ma se la maggioranza degli studenti arriva indipendentemente alla stessa risposta, quel consenso è spesso più solido.

In pratica, combinare molti alberi decisionali più deboli in una singola Random Forest robusta funziona molto bene e spesso supera significativamente un singolo albero decisionale ottimizzato su grandi set di dati. Il confine decisionale di una Random Forest è più regolare e generalizza meglio su nuovi dati rispetto a quello di un singolo albero decisionale, quindi le Random Forest sono meno soggette a overfitting.

Tuttavia, l'accuratezza non migliorerà se combiniamo molti modelli che commettono gli stessi errori. Affinché questo approccio sia efficace, i modelli dovrebbero essere il più diversi possibile tra loro, in modo da commettere errori differenti.

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L'algoritmo Random Forest combina più alberi decisionali deboli in un unico modello, che di solito supera il miglior singolo albero decisionale. Questa affermazione è corretta?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 4. Capitolo 1

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Invece di utilizzare un singolo albero ottimale, Random Forest costruisce molti alberi "più deboli". Questo può sembrare controintuitivo: perché utilizzare modelli meno performanti?

Si può pensare in questo modo: un singolo albero decisionale è come un generalista – cerca di considerare ogni caratteristica e fornire una visione completa. Tuttavia, può diventare troppo sicuro e commettere errori a causa di un overfitting sul rumore nei dati.

Una Random Forest, invece, è come una squadra di specialisti. Ogni albero viene addestrato su parti diverse dei dati e si concentra su aspetti differenti del problema. Da solo, ogni albero potrebbe non essere molto forte – potrebbe persino perdere la visione d’insieme. Ma insieme, quando si combinano i loro "voti", si coprono le debolezze reciproche e si ottiene una previsione più bilanciata e accurata.

Si può anche paragonare a chiedere a 100 studenti competenti invece di affidarsi a un unico professore. Sebbene il professore possa essere più esperto, anche gli esperti possono essere influenzati o tratti in inganno. Ma se la maggioranza degli studenti arriva indipendentemente alla stessa risposta, quel consenso è spesso più solido.

In pratica, combinare molti alberi decisionali più deboli in una singola Random Forest robusta funziona molto bene e spesso supera significativamente un singolo albero decisionale ottimizzato su grandi set di dati. Il confine decisionale di una Random Forest è più regolare e generalizza meglio su nuovi dati rispetto a quello di un singolo albero decisionale, quindi le Random Forest sono meno soggette a overfitting.

Tuttavia, l'accuratezza non migliorerà se combiniamo molti modelli che commettono gli stessi errori. Affinché questo approccio sia efficace, i modelli dovrebbero essere il più diversi possibile tra loro, in modo da commettere errori differenti.

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