Wat Is Random Forest
Random Forest is een algoritme dat veel wordt gebruikt bij classificatie- en regressieproblemen. Het bouwt veel verschillende Decision Trees en neemt hun meerderheidsstem voor classificatie en het gemiddelde in het geval van regressie.
In plaats van één enkele beste boom te gebruiken, bouwt Random Forest veel "zwakkere" bomen. Dat klinkt misschien tegenstrijdig – waarom zouden we modellen gebruiken die slechter zijn?
Zie het als volgt: een enkele decision tree is als een generalist – deze probeert met alle kenmerken rekening te houden en een volledig beeld te geven. Echter, zo'n boom kan te zelfverzekerd worden en fouten maken door overfitting op ruis in de data.
Een Random Forest daarentegen is als een team van specialisten. Elke boom wordt getraind op verschillende delen van de data en richt zich op verschillende aspecten van het probleem. Op zichzelf is elke boom misschien niet erg sterk – hij kan zelfs het grotere geheel missen. Maar samen, wanneer je hun "stemmen" combineert, dekken ze elkaars zwakke punten en leveren ze een meer gebalanceerde, nauwkeurige voorspelling.
Je kunt het ook vergelijken met het raadplegen van 100 bekwame studenten in plaats van te vertrouwen op één enkele professor. Hoewel de professor wellicht meer kennis heeft, kunnen zelfs experts bevooroordeeld zijn of zich vergissen. Maar als de meerderheid van de studenten onafhankelijk tot hetzelfde antwoord komt, is die consensus vaak robuuster.
In de praktijk werkt het combineren van veel zwakkere Decision Trees tot één sterk Random Forest zeer goed en presteert het vaak aanzienlijk beter dan een geoptimaliseerde individuele Decision Tree op grote datasets. De beslissingsgrens van een Random Forest is vloeiender en generaliseert beter naar nieuwe data dan die van een enkele Decision Tree, waardoor Random Forests minder gevoelig zijn voor overfitting.
De nauwkeurigheid zal echter niet verbeteren als we veel modellen combineren die dezelfde fouten maken. Voor deze aanpak effectief is, moeten de modellen zo verschillend mogelijk van elkaar zijn, zodat ze verschillende fouten maken.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 4.17Wat Is Random Forest
Veeg om het menu te tonen
Random Forest is een algoritme dat veel wordt gebruikt bij classificatie- en regressieproblemen. Het bouwt veel verschillende Decision Trees en neemt hun meerderheidsstem voor classificatie en het gemiddelde in het geval van regressie.
In plaats van één enkele beste boom te gebruiken, bouwt Random Forest veel "zwakkere" bomen. Dat klinkt misschien tegenstrijdig – waarom zouden we modellen gebruiken die slechter zijn?
Zie het als volgt: een enkele decision tree is als een generalist – deze probeert met alle kenmerken rekening te houden en een volledig beeld te geven. Echter, zo'n boom kan te zelfverzekerd worden en fouten maken door overfitting op ruis in de data.
Een Random Forest daarentegen is als een team van specialisten. Elke boom wordt getraind op verschillende delen van de data en richt zich op verschillende aspecten van het probleem. Op zichzelf is elke boom misschien niet erg sterk – hij kan zelfs het grotere geheel missen. Maar samen, wanneer je hun "stemmen" combineert, dekken ze elkaars zwakke punten en leveren ze een meer gebalanceerde, nauwkeurige voorspelling.
Je kunt het ook vergelijken met het raadplegen van 100 bekwame studenten in plaats van te vertrouwen op één enkele professor. Hoewel de professor wellicht meer kennis heeft, kunnen zelfs experts bevooroordeeld zijn of zich vergissen. Maar als de meerderheid van de studenten onafhankelijk tot hetzelfde antwoord komt, is die consensus vaak robuuster.
In de praktijk werkt het combineren van veel zwakkere Decision Trees tot één sterk Random Forest zeer goed en presteert het vaak aanzienlijk beter dan een geoptimaliseerde individuele Decision Tree op grote datasets. De beslissingsgrens van een Random Forest is vloeiender en generaliseert beter naar nieuwe data dan die van een enkele Decision Tree, waardoor Random Forests minder gevoelig zijn voor overfitting.
De nauwkeurigheid zal echter niet verbeteren als we veel modellen combineren die dezelfde fouten maken. Voor deze aanpak effectief is, moeten de modellen zo verschillend mogelijk van elkaar zijn, zodat ze verschillende fouten maken.
Bedankt voor je feedback!
