Che 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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What makes the individual trees in a Random Forest different from each other?
Can you explain how Random Forest reduces overfitting compared to a single Decision Tree?
Are there any downsides or limitations to using Random Forests?
Awesome!
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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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