Rừng ngẫu nhiên

Random Forest là một phương pháp học tập tổng hợp mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi trong Machine Learning (ML) . Nó hoạt động bằng cách xây dựng nhiều Cây quyết định trong quá trình đào tạo và đưa ra lớp là chế độ của các lớp (phân loại) hoặc dự đoán trung bình (hồi quy) của từng cây. Là một thuật toán học có giám sát , nó tận dụng dữ liệu đào tạo được gắn nhãn để học các mẫu và đưa ra dự đoán. Ý tưởng cốt lõi, được giới thiệu bởi Leo Breiman , là kết hợp các dự đoán của nhiều cây không tương quan để đạt được độ chính xác và độ mạnh cao hơn so với một cây quyết định duy nhất, giúp giảm đáng kể nguy cơ quá khớp .

Rừng ngẫu nhiên hoạt động như thế nào

Thuật toán xây dựng một tập hợp hoặc "rừng" các cây quyết định bằng cách sử dụng hai kỹ thuật chính để đảm bảo tính đa dạng giữa các cây:

1. Bagging (Bootstrap Aggregating): Mỗi cây trong rừng được đào tạo trên một mẫu ngẫu nhiên khác nhau của tập dữ liệu gốc, được rút ra với sự thay thế. Điều này có nghĩa là một số điểm dữ liệu có thể được sử dụng nhiều lần trong tập dữ liệu đào tạo của một cây duy nhất, trong khi một số khác có thể không được sử dụng. Quá trình này giúp giảm phương sai.
2. Tính ngẫu nhiên của tính năng: Khi chia tách một nút trong quá trình xây dựng cây, Random Forest chỉ xem xét một tập hợp con ngẫu nhiên của các tính năng khả dụng, thay vì đánh giá tất cả các tính năng. Điều này làm mất mối quan hệ giữa các cây, làm cho tập hợp mạnh mẽ hơn.

Sau khi rừng được đào tạo, việc đưa ra dự đoán cho một điểm dữ liệu mới liên quan đến việc truyền nó xuống mọi cây trong rừng. Đối với các nhiệm vụ phân loại , dự đoán cuối cùng được xác định bằng cách bỏ phiếu đa số giữa tất cả các cây. Đối với các nhiệm vụ hồi quy , dự đoán cuối cùng là giá trị trung bình của các dự đoán từ tất cả các cây.

Các khái niệm chính và lợi thế

Để hiểu về Rừng ngẫu nhiên cần có một số khái niệm cốt lõi sau:

• Cây quyết định: Khối xây dựng cơ bản. Rừng ngẫu nhiên tận dụng tính đơn giản và khả năng diễn giải của từng cây trong khi giảm thiểu xu hướng quá phù hợp của chúng.
• Phương pháp tổng hợp: Kết hợp nhiều mô hình (cây) để cải thiện hiệu suất tổng thể, một chiến lược phổ biến trong ML.
• Điều chỉnh siêu tham số: Các tham số như số lượng cây trong rừng và số lượng tính năng được xem xét tại mỗi lần chia tách cần được điều chỉnh cẩn thận, thường thông qua các kỹ thuật như xác thực chéo hoặc hướng dẫn điều chỉnh siêu tham số chuyên biệt.
• Tầm quan trọng của tính năng: Rừng ngẫu nhiên có thể ước tính tầm quan trọng của từng tính năng trong việc đưa ra dự đoán, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về dữ liệu. Điều này thường được tính toán dựa trên mức độ một tính năng góp phần làm giảm tạp chất trên tất cả các cây.

Ưu điểm bao gồm độ chính xác dự đoán cao, khả năng chống nhiễu và giá trị ngoại lai, xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn với nhiều tính năng và cơ chế tích hợp để ngăn chặn tình trạng quá khớp. Tuy nhiên, chúng có thể tốn nhiều tính toán để đào tạo so với các mô hình đơn giản hơn và thường được coi là ít có khả năng diễn giải hơn so với một cây quyết định duy nhất.

Ứng dụng trong thế giới thực

Rừng ngẫu nhiên rất linh hoạt và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực:

1. Mô hình tài chính: Các ngân hàng sử dụng Rừng ngẫu nhiên để đánh giá rủi ro tín dụng, xác định khả năng vỡ nợ của người xin vay dựa trên lịch sử tài chính và đặc điểm của họ. Nó cũng được áp dụng trong các hệ thống phát hiện gian lận . Khám phá thêm về AI trong Tài chính .
2. Chẩn đoán chăm sóc sức khỏe: Trong phân tích hình ảnh y tế , Random Forests có thể giúp phân loại hình ảnh y tế (như quét MRI) để phát hiện bất thường hoặc dự đoán kết quả bệnh nhân dựa trên dữ liệu lâm sàng, góp phần chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn. Tìm hiểu về AI trong các giải pháp chăm sóc sức khỏe .
3. Thương mại điện tử: Được sử dụng trong hệ thống đề xuất để dự đoán sở thích của người dùng và gợi ý sản phẩm.
4. Nông nghiệp: Dự đoán năng suất cây trồng dựa trên các yếu tố môi trường, góp phần đưa AI vào các giải pháp nông nghiệp .

So sánh với các mô hình khác

• so với Cây quyết định: Mặc dù được xây dựng từ Cây quyết định , Rừng ngẫu nhiên tổng hợp nhiều cây để khắc phục các vấn đề về phương sai cao và quá khớp thường gặp ở các cây đơn lẻ.
• so với Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM): Các thuật toán như XGBoost và LightGBM cũng là các nhóm dựa trên cây nhưng xây dựng cây theo trình tự, với mỗi cây mới cố gắng sửa lỗi của các cây trước đó. Random Forest xây dựng cây độc lập và song song. Các phương pháp Boosting đôi khi có thể đạt được độ chính xác cao hơn nhưng có thể yêu cầu điều chỉnh tham số cẩn thận hơn.
• vs. Học sâu: Rừng ngẫu nhiên thường vượt trội trên dữ liệu có cấu trúc hoặc dạng bảng. Đối với dữ liệu không có cấu trúc như hình ảnh hoặc chuỗi, các mô hình Học sâu (DL) như Mạng nơ-ron tích chập (CNN) hoặc Transformers thường được ưu tiên. Các tác vụ như phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn hình ảnh thường dựa vào các mô hình như Ultralytics YOLO , có thể được đào tạo và quản lý bằng các nền tảng như Ultralytics HUB .

Công nghệ và Công cụ

Một số thư viện học máy phổ biến cung cấp các triển khai thuật toán Random Forest. Scikit-learn , một thư viện Python được sử dụng rộng rãi, cung cấp một triển khai Random Forest toàn diện với các tùy chọn để điều chỉnh siêu tham số. Mặc dù mạnh mẽ đối với nhiều tác vụ ML truyền thống, nhưng đối với các ứng dụng thị giác máy tính tiên tiến, các kiến trúc và nền tảng chuyên biệt hỗ trợ vòng đời MLOps thường là cần thiết. Khám phá nhiều Giải pháp Ultralytics tận dụng các mô hình YOLO cho các vấn đề AI về thị giác trong thế giới thực.