Случайный лес: Как приручить одну из самых мощных ML-моделей - стр. 6

Для примера, пусть у нас есть датафрейм с 1000 записями. Мы можем создать, скажем, 100 деревьев. Для каждого из этих деревьев будет случайным образом выбрано, скажем, 700 записей. Применяя бутстрэппинг, мы можем заметить, что некоторые записи будут включены в выборку несколько раз, в то время как другие могут и вовсе отсутствовать.

Определение признаков и их случайный отбор

Еще один важный аспект в процессе построения деревьев – выбор признаков. Случайный лес использует метод случайного выбора подмножества признаков на каждом шаге расщепления дерева. Этот подход является ключевым для обеспечения разнообразия деревьев в ансамбле.

Рассмотрим это на примере данных о клиентской базе, где у нас есть 10 признаков (например, возраст, доход, статус семьи и т.д.). Вместо использования всех 10 признаков при каждой итерации, мы можем случайно выбрать, например, 3 из них. Это случайное ограничение делает каждое дерево уникальным и снижает взаимосвязь между деревьями.

Построение дерева

В процессе построения дерева для каждой подвыборки данных и выбранного подмножества признаков осуществляется разбиение на узлы. На каждом узле выбирается атрибут, который обеспечивает наилучшее разделение данных по критерию уменьшения неоднородности, например, при помощи индекса Джини или энтропии.

Чтобы реализовать этот процесс в коде, мы можем воспользоваться популярной библиотекой scikit-learn в Python. Пример создания дерева может выглядеть следующим образом:

```python

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3)

clf.fit(iris.data, iris.target)

```

Таким образом, мы создаем классификатор, который обучается на данных и использует индекс Джини для разбиения на узлы.

Условия остановки

Построение дерева продолжается до тех пор, пока не будут выполнены условия остановки. Эти условия могут включать достигаемую максимальную глубину дерева, минимальное количество образцов, необходимое для расщепления узла, или минимальное число образцов в листовом узле. Правильная настройка этих параметров критически важна для предотвращения переобучения – если модель слишком сложная, то она не сможет обобщать на новых данных.

Укрепление модели

Каждое дерево в случайном лесу должно быть достаточно сильным, чтобы сделать предсказание, но при этом не слишком сложным, чтобы не терять в обобщающей способности. Поэтому практическим советом будет настройка параметров на кросс-валидационных выборках, чтобы добиться наилучшей производительности.

Например, если мы обнаружим, что деревья с глубиной более 5 начинают показывать ухудшение на валидационных данных, стоит рассмотреть возможность снижения максимальной глубины, чтобы улучшить обобщающие способности нашего ансамбля.

Итоговый анализ и оценка

Наконец, после того как все деревья построены, каждый из них вносит свой вклад в общее предсказание через метод голосования (для классификации) или усреднения (для регрессии). Это позволяет не только повысить точность предсказаний, но и снизить дисперсию модели, поскольку ошибка отдельных деревьев часто компенсируется другими.

В процессе итогового анализа полезно провести визуализацию каждого дерева и рассмотреть их структуру на предмет важности признаков. Это позволит не только понять, какие факторы влияют на предсказания, но и выявить возможные аномалии в данных.