Q:
Bagaimana mungkin syarikat menggunakan model hutan rawak untuk ramalan?
A:Syarikat sering menggunakan model hutan rawak untuk membuat ramalan dengan proses pembelajaran mesin. Hutan rawak menggunakan pelbagai pokok keputusan untuk membuat analisis yang lebih holistik terhadap satu set data yang diberikan.
Satu pokok keputusan tunggal berfungsi berdasarkan pemisahan pembolehubah atau pembolehubah tertentu mengikut proses perduaan. Contohnya, dalam menilai set data yang berkaitan dengan satu set kereta atau kenderaan, satu pokok keputusan boleh menyusun dan mengklasifikasikan setiap kenderaan dengan berat, memisahkannya menjadi kenderaan berat atau ringan.
Hutan rawak dibina pada model pokok keputusan, dan menjadikannya lebih canggih. Pakar bercakap tentang hutan rawak sebagai mewakili "diskriminasi stokastik" atau kaedah "meneka stokastik" pada data yang digunakan untuk ruang multidimensi. Diskriminasi stokastik cenderung menjadi satu cara untuk meningkatkan analisis model data melampaui apa yang boleh dilakukan oleh satu keputusan pokok.
Pada asasnya, hutan secara rawak mencipta banyak pokok keputusan individu yang menjalankan pembolehubah penting dengan set data tertentu yang digunakan. Satu faktor utama adalah bahawa dalam hutan secara rawak, analisis data dan analisis berubah setiap pokok keputusan biasanya akan bertindih. Itu penting untuk model ini, kerana model hutan rawak mengambil keputusan purata untuk setiap pokok keputusan, dan faktornya menjadi keputusan berwajaran. Pada dasarnya, analisis mengambil semua undian dari pelbagai pokok keputusan dan membina persetujuan untuk menawarkan hasil yang produktif dan logik.
Satu contoh menggunakan algoritma hutan rawak secara produktif boleh didapati di laman R-blogger, di mana penulis Teja Kodali mengambil contoh menentukan kualiti wain melalui faktor seperti keasidan, gula, tahap sulfur dioksida, nilai pH dan kandungan alkohol. Kodali menerangkan bagaimana algoritma hutan secara rawak menggunakan subset kecil ciri-ciri untuk setiap pokok individu, dan kemudian menggunakan purata hasil.
Dengan ini, perusahaan yang ingin menggunakan algoritma pembelajaran mesin secara rawak untuk pemodelan ramalan akan terlebih dahulu mengasingkan data ramalan yang perlu direbus ke dalam set produksi, dan kemudian menerapkannya kepada model hutan secara rawak yang menggunakan satu set latihan tertentu data. Algoritma pembelajaran mesin mengambil data latihan dan bekerja dengannya untuk berkembang di luar kekangan pengaturcaraan asal mereka. Dalam kes model hutan rawak, teknologi belajar untuk membentuk hasil ramalan yang lebih canggih menggunakan pokok keputusan individu untuk membina konsensus hutan secara rawak.
Salah satu cara yang boleh diterapkan kepada perniagaan adalah dengan mengambil pelbagai pembolehubah harta benda dan menggunakan hutan rawak untuk menunjukkan potensi minat pelanggan. Sebagai contoh, jika terdapat faktor-faktor kepentingan pelanggan yang diketahui seperti warna, saiz, daya ketahanan, kemudahalihan atau apa-apa lagi yang telah ditunjukkan oleh pelanggan, atribut tersebut boleh dimasukkan ke dalam set data dan dianalisis berdasarkan kesan unik mereka sendiri untuk multifaktor analisis.
