Что такое случайный лес (Random Forest), статья для чтения и понимания

Определение случайного леса

Random Forest (Случайный лес) - это интегрированный алгоритм обучения, который решает задачи машинного обучения путем построения нескольких деревьев решений и синтеза их предсказаний. Алгоритм основан на идее агрегирования Bootstrap, которая случайным образом извлекает несколько подмножеств выборок из исходного набора данных с возвратом, чтобы обеспечить дифференцированные обучающие данные для каждого дерева решений. В процессе роста дерева решений Random Forest вводит случайность в отбор признаков, и при каждом разбиении узла рассматривается только случайное подмножество некоторых признаков. Этот механизм двойной рандомизации гарантирует, что каждое дерево в лесу будет достаточно разнообразным, чтобы модель не переоценила обучающие данные. Для задачи классификации случайный лес использует механизм голосования, в результате которого в качестве конечного результата принимается предсказание большинства деревьев решений; для задачи регрессии берется среднее значение предсказанных значений каждого дерева. Random Forest не требует сложного проектирования признаков, может работать с высокоразмерными данными и автоматически оценивает важность признаков. В алгоритм встроена функция кросс-валидации, которая оценивает эффективность модели по ошибке Out-of-Bag Error. Random Forest нечувствителен к выбросам и отсутствующим данным, сохраняя высокую устойчивость. Процесс обучения может быть распараллелен и адаптирован к обработке больших массивов данных. Эти особенности делают Random Forest одним из самых популярных инструментов машинного обучения на практике, обеспечивая баланс между сложностью модели и точностью предсказания.

Происхождение и развитие случайных лесов

• Основы теории интегрированного обученияВ 1990-х годах были предложены интегрированные методы обучения, такие как Bagging и Boosting, которые заложили теоретическую основу для Random Forests. Алгоритм Bagging Бреймана доказал, что дисперсия может быть уменьшена, а стабильность прогноза улучшена путем объединения нескольких моделей.
• Формальное представление алгоритма: В 2001 году статистик Лео Брейман систематически описал алгоритм Random Forest в работе, в которой сочетались выборка Bootstrap и случайный выбор признаков. Эта новаторская работа позволила алгоритму войти в основное русло машинного обучения.
• Этап уточнения теории: В последующие годы исследователи глубоко проанализировали теоретические вопросы, такие как границы ошибки обобщения, меры важности признаков и т.д. случайных лесов. Было найдено сбалансированное соотношение между случайностью и точностью, а также оптимизированы параметры алгоритма.
• период разработки заявки: С наступлением эры больших данных Random Forest широко используется в биоинформатике, контроле финансовых рисков, распознавании образов и других областях. Инженеры отдают предпочтение таким характеристикам, как высокая эффективность реализации и простота настройки параметров.
• Появляются современные варианты: В последние годы появились различные улучшенные версии, такие как Extreme Random Forests (ExtraTrees) и Rotation Forests (Rotation Forests). Эти варианты вносят новшества в способ введения случайности и обогащают семейство алгоритмов.

Основной принцип случайных лесов

• эффект коллективного разумаСлучайные леса следуют философии "три головы лучше, чем одна", объединяя несколько слабых обучающих элементов (деревьев решений) для создания сильного обучающего элемента. Коллективное принятие решений нивелирует индивидуальные предубеждения и повышает общую производительность.
• Механизмы сокращения отклоненийДеревья принятия решений склонны к чрезмерной подгонке и обладают высокой дисперсией. Случайные леса эффективно снижают дисперсию модели и улучшают обобщение за счет усреднения нескольких предсказаний деревьев. Этот механизм строго доказан математически.
• Дизайн двойной случайностиСлучайная выборка образцов данных обеспечивает различие обучающих наборов для каждого дерева, а случайный выбор признаков увеличивает разнообразие между деревьями. Двойная случайность нарушает междеревовую корреляцию и является ключом к успеху алгоритма.
• Анализ разложения ошибок: Ошибка обобщения случайного леса может быть разложена на три составляющие: смещение, дисперсия и корреляция. В идеале корреляция между деревьями должна быть низкой, а смещение каждого дерева - низким, чтобы минимизировать ошибку.
• Применение закона больших чисел: С увеличением числа деревьев ошибка обобщения модели сходится к предельному значению. Закон больших чисел гарантирует стабильность случайных лесов, и чем больше число деревьев, тем надежнее результаты прогнозирования.

Процесс построения случайного леса

• Этап бутстрап-выборки: N образцов случайным образом выбираются из исходного обучающего набора с возвратом для формирования нескольких обучающих наборов Bootstrap. На каждый обучающий набор приходится примерно 63,21 TP3T исходных данных, а оставшиеся 36,81 TP3T представляют собой данные из мешка для проверки модели.
• Процесс роста дерева решений: Для каждого обучающего набора Bootstrap постройте полное дерево решений. Для разделения узлов случайным образом выбирается подмножество из m кандидатов признаков из всего набора признаков, чтобы найти оптимальную точку разделения. Дерево растет без обрезки до тех пор, пока чистота выборок узлов не станет слишком мала или не будет достигнут предел глубины.
• Агрегация результатов прогнозированияКаждое дерево решений выдает предсказанные значения независимо друг от друга при поступлении новых образцов. Метод голосования используется для задач классификации, а метод усреднения - для задач регрессии. Окончательное предсказание представляет собой коллективное решение леса, отражающее принцип демократии.
• Оценка важности признаков: Количественно оцените вклад каждого признака в предсказание, основываясь на том, насколько этот признак уменьшает количество примесей в лесу, или расположив значения признаков таким образом, чтобы наблюдать за величиной снижения точности. Такая оценка более надежна, чем оценка одного дерева решений.
• Процесс настройки параметровКлючевые параметры: количество деревьев, размер подмножества признаков, максимальная глубина дерева и т. д. Оптимальное сочетание параметров обычно определяется методом сеточного или случайного поиска в сочетании с кросс-валидацией.

Преимущественные особенности случайных лесов

• Высокая точность прогнозирования: Отличная производительность на множестве наборов данных, часто превосходящая другие сложные алгоритмы. Интегрированный механизм обучения эффективно снижает дисперсию и придает модели сильные обобщающие способности.
• Высокая устойчивость к переборчивостиДвойная случайность естественным образом снижает сложность модели и риск перебора. Даже без обрезки случайные леса сохраняют лучшую производительность.
• Способность работать со сложными данными:: Может работать с высокоразмерными данными о признаках и автоматически обрабатывать взаимодействие между признаками. Свободные требования к типам данных, можно обрабатывать как числовые, так и категориальные признаки.
• Встроенный механизм аутентификации: Ошибки вне мешка позволяют получить несмещенные оценки без необходимости дополнительного разбиения валидационного множества. Эта особенность особенно ценна при ограниченном объеме данных, повышая эффективность их использования.
• Важность предоставления характеристик: Вывод рейтингов важности признаков для помощи в выборе признаков и интерпретации модели. Эта функция повышает прозрачность модели и помогает понять закономерности, лежащие в основе данных.

Ограничения случайных лесов

• Высокое потребление вычислительных ресурсов: Построение большого количества деревьев решений требует больше памяти и вычислительного времени, особенно если количество деревьев велико или объем данных огромен. Сценарии с высокими требованиями к реальному времени могут оказаться непригодными.
• Характер "черного ящика" процесса прогнозированияНесмотря на то, что случайные леса могут выводить значение признаков, конкретную логику принятия решений сложно объяснить. По сравнению с линейными моделями случайные леса менее интерпретируемы и не работают в сценариях, требующих интерпретации модели.
• Ограниченные возможности экстраполяции: Случайные леса обычно работают хуже, чем регрессионные модели, для задач прогнозирования за пределами диапазона обучающих данных. Модели деревьев по сути являются сегментированными постоянными функциями, а предсказания непрерывных переменных не являются достаточно гладкими.
• Воздействие шумовых данныхХотя модель устойчива к выбросам, ее производительность все равно снижается при наличии большого количества шума в обучающих данных. Качество данных напрямую влияет на конечный результат.

Практическое применение случайных лесов

• Медицинские диагностические приборы: Анализ клинических показателей и генетических данных пациентов для прогнозирования риска заболевания или эффекта от лечения. Random Forest обладает выдающейся способностью обрабатывать высокоразмерные медицинские данные, помогая врачам ставить более точные диагнозы.
• Система контроля финансовых рисков: Используется банками и страховыми компаниями для решения таких задач, как кредитный скоринг и выявление мошенничества. Модель способна объединить множество поведенческих характеристик для выявления потенциально рискованных клиентов и снижения финансовых потерь.
• Анализ изображений дистанционного зондирования: Обработка спутниковых и аэрофотоснимков для классификации земель, обнаружения изменений и т.д. Хорошая способность Random Forest обрабатывать высокоразмерные характеристики дистанционного зондирования способствует точному мониторингу окружающей среды.
• Построение рекомендательной системы: Прогнозирование предпочтений пользователей путем объединения исторического поведения пользователей и характеристик продуктов. Платформы электронной коммерции используют случайные леса для получения персонализированных рекомендаций и улучшения пользовательского опыта.
• Прогнозирование промышленных неисправностей: Анализ данных датчиков оборудования для прогнозирования вероятности отказа машины. В обрабатывающей промышленности случайные леса используются для прогнозирования технического обслуживания, сокращения времени простоя и повышения производительности.

Сравнение алгоритмов Random Forest и Correlation

• Сравнение с одним деревом решенийСлучайные леса значительно повышают производительность за счет объединения нескольких деревьев, но в ущерб интерпретируемости. Одиночные деревья решений легче понять и визуализировать, но они склонны к чрезмерной подгонке.
• Сравнение с деревьями с градиентным усилениемГрадиентные деревья (например, XGBoost) строят деревья последовательно, уделяя особое внимание улучшению остатков, полученных в предыдущих раундах. Случайные леса строят деревья параллельно и больше внимания уделяют уменьшению дисперсии. Деревья с градиентным усилением обычно немного точнее, но их сложнее настраивать.
• Сравнение с машинами с опорными векторами: Векторные машины поддержки подходят для небольших выборок, высокоразмерных данных и имеют прочную теоретическую основу. Random Forest делает меньше предположений о распределении данных и имеет более широкую область применения. Обе системы имеют свои преимущества на разных наборах данных.
• Сравнение с нейронными сетями: Нейронные сети подходят для обработки сложных паттернов, таких как изображения и речь, которые требуют больших объемов данных. Обучение по методу случайного леса более эффективно, как правило, лучше работает на небольших наборах данных и не требует сложной настройки.
• Сравнение с линейными моделямиЛинейные модели обладают высокой степенью объяснения и эффективны с точки зрения вычислений. Случайные леса автоматически отражают нелинейные связи и взаимодействие признаков, и точность предсказания обычно выше, но вычислительные затраты возрастают.

Настройка параметров для случайных лесов

• Выбор номера дереваЧем больше деревьев, тем стабильнее модель, но при этом возрастают вычислительные затраты. Часто выбирается достаточно деревьев, чтобы ошибка сходилась, обычно в диапазоне 100-500. Увеличение числа деревьев сверх определенного значения приводит к ограниченному улучшению.
• Размер подмножества признаков: Управляет количеством признаков, учитываемых при разбиении каждого дерева, что влияет на междеревовую корреляцию. Обычно принимаются следующие значения: квадратный корень из общего числа признаков или логарифмическая шкала. Этот параметр оказывает значительное влияние на производительность модели и требует тщательной настройки.
• Контроль глубины посадки деревьев: Ограничение максимальной глубины дерева предотвращает перебор, но чрезмерное ограничение может привести к недобору. Обычно дереву позволяют расти достаточно, чтобы контролировать перебор, полагаясь на случайность. Подходящую глубину можно также выбрать с помощью кросс-валидации.
• Критерии разделения узловРаспространенными критериями являются: примесь Джини или информационный выигрыш. Примесь Джини в основном используется для классификационных задач, так как является более эффективной для вычисления; информационный выигрыш более чувствителен к распределению категорий.
• Оптимизация других параметров: Включая минимальное количество образцов узлов, минимальное количество образцов листовых узлов и так далее. Эти параметры влияют на сложность модели и должны быть установлены разумно в зависимости от объема данных и уровня шума.

Будущие разработки в области случайных лесов

• Повышение интерпретируемости: Исследовать такие методы, как количественная оценка взаимодействия признаков и интерпретация отдельных предсказаний для повышения прозрачности модели. Важными направлениями являются методы локальной интерпретации, такие как LIME в сочетании со случайными лесами.
• Адаптация к большим данным: Разработка распределенных реализаций для работы с очень большими массивами данных. Глубокая интеграция с фреймворками распределенных вычислений, такими как Spark и Dask, для улучшения масштабируемости алгоритмов.
• Автоматизированное машинное обучение: Включение случайных лесов в процессы AutoML для автоматической настройки параметров и разработки функций. Автоматизация снижает порог использования и расширяет область применения.
• Объединение гетерогенных данных: Расширенные возможности работы со смешанными типами данных, такими как изображения, текст в сочетании с табличными данными. Мультимодальное обучение расширяет границы применения случайного леса.
• Теоретическое исследование глубины: Дальнейшее исследование теоретических вопросов, таких как обобщенные границы ошибок и связь между случайностью и производительностью. Прочный теоретический фундамент помогает совершенствовать алгоритмы и внедрять инновации.