Wie funktioniert der Zufallswald und wie werden die Bäume im Ensemble gebaut?

Der Zufallswald ist eine Ensemble-Methode des maschinellen Lernens, die mehrere Entscheidungsbäume erstellt und ihre Vorhersagen kombiniert, um die Genauigkeit und Stabilität des Modells zu verbessern.

Wie Bäume gebaut werden:

• Für jeden Baum wird eine Stichprobe von Objekten aus der Trainingsmenge zufällig mit Zurücklegen (Bootstrap) ausgewählt.
• Beim Aufbau jedes Knotens wird eine zufällige Teilmenge von Merkmalen ausgewählt, aus denen das beste Merkmal für die Teilung ausgewählt wird.
• Der Baum wird bis zu einer vorgegebenen Tiefe oder bis zu einem Stoppkriterium gebaut (z.B. minimale Anzahl von Objekten in einem Blatt).

Wie das Ensemble funktioniert:

• Für die Klassifikation wird die endgültige Entscheidung durch Mehrheitsvotum der Bäume getroffen.
• Für Regressionen wird der Durchschnitt aller Vorhersagen aller Bäume berechnet.

Dieser Ansatz reduziert das Überanpassen, da die Bäume auf unterschiedlichen Teilmengen trainiert werden und verschiedene Merkmale verwenden, was die Generalisierungsfähigkeit des Modells erhöht.