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首頁(yè)精彩閱讀機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林（一）
機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林（一）
2019-02-20
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如果大家想學(xué)人工智能的話，那么就一定不能夠忽視有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。這時(shí)候就會(huì)有人問(wèn)，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？所謂機(jī)器學(xué)習(xí)就是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)是專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能的一門技術(shù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)中隨機(jī)森林是一個(gè)十分重要的算法，在這篇文章中我們就詳細(xì)給大家介紹一下隨機(jī)森林的相關(guān)知識(shí)。


一般來(lái)說(shuō)，隨機(jī)森林是用于分類和回歸的監(jiān)督式集成學(xué)習(xí)模型。為了要使整體性能更好，因此集成學(xué)習(xí)模型聚合了多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這是因?yàn)槊總€(gè)模型單獨(dú)使用時(shí)性能表現(xiàn)的不是很好，但如果放在一個(gè)整體中則很強(qiáng)大。在隨機(jī)森林模型下，使用大量弱因子的決策樹，來(lái)聚合它們的輸出，結(jié)果能代表更強(qiáng)的集成。


大家可能知道的是，在任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，有兩個(gè)誤差來(lái)源:偏差和方差。當(dāng)然，隨機(jī)森林也不例外，為了更好地說(shuō)明這兩個(gè)概念，我們假設(shè)已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型并已知數(shù)據(jù)的實(shí)際輸出，用同一數(shù)據(jù)的不同部分對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果機(jī)器學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)的不同部分產(chǎn)生了不同的輸出。


為了確定偏差和方差，對(duì)這兩個(gè)輸出進(jìn)行比較，偏差是機(jī)器學(xué)習(xí)模型中預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異，而方差則是這些預(yù)測(cè)值的分布情況。這就是隨機(jī)森林的偏差和方差。而簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，偏差是當(dāng)算法作了太多簡(jiǎn)化假設(shè)之后出現(xiàn)的錯(cuò)誤，這導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值有所出入。方差是由于算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中小變化的敏感性而產(chǎn)生的誤差；方差越大，意味著算法受數(shù)據(jù)變化的影響更大。其實(shí)對(duì)于偏差和方差大家不必?fù)?dān)心，這是因?yàn)槔硐肭闆r下，偏差和方差都會(huì)很小，這意味模型在相同數(shù)據(jù)集的不同數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)值很接近真值。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，模型可以精確地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的潛在模式。


在這篇文章中我們介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的概念以及機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個(gè)誤差來(lái)源導(dǎo)致的原因，其實(shí)這些誤差都是可以避免的，隨機(jī)森林就可以減小這種誤差，那么隨機(jī)森林怎么減小這個(gè)誤差呢，隨機(jī)森林有什么優(yōu)缺點(diǎn)呢？我們?cè)谙乱黄恼轮欣^續(xù)為大家介紹這些內(nèi)容。

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