Random Forest algoritması nasıl çalışır?

Random Forest nasıl çalışır?

Random forest, birden fazla karar ağacını kullanarak daha uyumlu modeller üreterek daha isabetli sınıflandırma yapmaya çalışan bir sınıflandırma modelidir. Bu yazımızda Python ile basit bir random forest sınıflandırması uygulaması yapacağız.

Random Forest ne zaman kullanılır?

Rassal orman (Random Forest), hiper parametre kestirimi yapılmadan da iyi sonuçlar vermesi hem regresyon hem de sınıflandırma problemlerine uygulanabilir olmasından dolayı popüler makine öğrenmesi modellerinden biri.

Rastgele Orman regresyonu nedir?

Random forest regresyon birden fazla karar ağacını kullanarak daha uyumlu modeller üreterek isabetli tahminlerde bulunmaya yarayan bir regresyon modelidir. Karar ağaçlarını kullandığı için kesiklidir. Yani belli bir aralıkta istenen tahminler için aynı sonuçları üretir.

Boruta algoritması nedir?

BORUTA ALGORİTMASI Random Forest sınıflandırıcısı etrafında inşa edilmiş bir sarmalayıcı yöntemi kullanır. Random Forest sınıflandırma algoritması nispeten birçok algoritmaya göre daha hızlıdır. Hiper parametreler ayarlanmadan kullanılabilir ve değişken öneminin(feature importance) sayısal bir tahminini verir.

KNN nasıl çalışır?

KNN (K-Nearest Neighbors) Algoritması iki temel değer üzerinden tahmin yapar;

  1. Distance (Uzaklık): Tahmin edilecek noktanın diğer noktalara uzaklığı hesaplanır. Bunun için Minkowski uzaklık hesaplama fonksiyonu kullanılır.
  2. K (komuşuluk sayısı): En yakın kaç komşu üzerinden hesaplama yapılacağını söyleriz.

19 May 2020

Random Survival Forest nedir?

Random Survival Forests, sağdan sansürlenmiş veri setlerinde rasgele ağaçlar üzerinden hesaplama yapan bir yöntemdir (5).

Sınıflandırmada aşırı öğrenme nedir?

Aşırı Öğrenme: Modelin örüntüler yerine gözlemleri öğrenmeye başlamasıdır. Bu durumda öğrenme için kullandığınız veri setini öğrenirsiniz. Ancak bu şekilde oluşturacağınız modeller yeni ve daha önceden görmediğiniz gözlemlerle karşılaştığında başarılı bir tahmin yapma olasılığınızı azaltır.

Gradient Boosted Trees nedir?

Boosting, zayıf öğrenicileri(weak learner) güçlü öğreniciye(strong learner) dönüştürme yöntemidir. Bunu iterasyonlar ile aşamalı olarak yapar. Boosting algoritmaları arasındaki fark genellikle zayıf öğrenicilerin eksikliğini nasıl tanımladıklarıdır.

Bagging ve boosting nedir?

Soru: Ağaca dayalı yöntemlerde “Bagging” ve “Boosting” ifadeleri geçiyor bunlar ne anlama gelmektedir ve aralarında ne fark vardır? Cevap: İki yöntemde teknik olarak aşırı öğrenme ve model performanslarını arttırmaya yönelik ortaya çıkan yaklaşımlardır. Bagging, “bootstrap aggregation” ifadesinin kısaltılmışıdır.

Feature Selection neden yapılır?

Öznitelik seçimi , veri seti içerisinde en yararlı öznitelikleri seçme ve bulma sürecidir. Bu işlem Makine Öğrenmesi modelinin performansını çok fazla etkilemektedir. Gereksiz öznitelikler; Modelinizin Training süresini arttırabilmektedir.

Select Features nedir?

Özellik Seçimi (Feature Selection) veri kümesi içerisinde hangi özelliklerin sonuç üzerinde ne kadar etkili olduğunu belirlemek için özellikleri parça parça değerlendirmeye alma işlemine verilen isimdir.

KNN algoritması ne zaman kullanılır?

k-en yakın komşuluk (KNN) algoritması, uygulaması kolay gözetimli öğrenme algoritmalarındandır. Hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinin çözümünde kullanılıyor olmakla birlikte, endüstride çoğunlukla sınıflandırma problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır.

Lineer regresyon algoritması ne zaman kullanılır?

Doğrusal regresyon, veri bilimi ve makine öğreniminde kullanılan popüler ve karmaşık olmayan bir algoritmadır. Denetimli bir öğrenme algoritması olmanın yanında değişkenler arasındaki matematiksel ilişkiyi incelemek için de kullanılan en basit regresyon biçimidir.

Aşırı öğrenme kavramı nedir?

Aşırı öğrenme (over fitting) , algoritmanın eğitim verisi üzerinden en alt kırılıma kadar çalışıp, sonuçları ezberlemesi ve sadece o veriler üzerinde başarı elde edebilmesidir. Eğitim verisi ile kurduğunuz modeli, test verisi üzerinde çalıştırdığınızda muhtemelen sonuçlar eğitim verisine göre çok düşük çıkacaktır.

Overfitting düşürmek için ne yapılır?

Overfitting

  1. Öz nitelik sayısını azaltmak: Birbirleriyle yüksek korelasyonlu olan kolonlar silinebilir ya da faktör analizi gibi yöntemlerle bu değişkenlerden tek bir değişken oluşturulabilir.
  2. Daha fazla veri eklemek : Eğer eğitim seti tek düze ise daha fazla veri ekleyerek veri çeşitliliği arttırılır.