Wie funktioniert ein Random Forest und wie wird er in einer Klassifikationsaufgabe trainiert?

Zufälliger Wald (Random Forest) ist eine Ensemble-Methode des maschinellen Lernens, die eine Vielzahl von Entscheidungsbäumen erstellt und ihre Ergebnisse kombiniert, um die Genauigkeit und Stabilität des Modells zu verbessern.

Aufbau:

• Besteht aus einer großen Anzahl von Entscheidungsbäumen.
• Jeder Baum wird auf einer zufälligen Teilmenge der ursprünglichen Daten (Bootstrap-Methode) trainiert.
• Beim Aufbau eines Baumes wird an jedem Knoten eine zufällige Untermenge von Merkmalen ausgewählt, um die beste Aufteilung zu finden.

Training bei Klassifikationsaufgaben:

1. Es wird eine zufällige Teilmenge der Daten mit Zurücklegen ausgewählt (Bootstrap-Stichprobe).
2. Für jeden Baum wird auf dieser Teilmenge ein Entscheidungsbaum gebaut.
3. Bei der Auswahl der Aufteilung in den Knoten des Baumes wird nur eine zufällige Untermenge der Merkmale berücksichtigt, was die Korrelation zwischen den Bäumen verringert.
4. Nach dem Bau aller Bäume erfolgt die Klassifikation eines neuen Objekts durch Mehrheitsvoting: Die Klasse, die von den meisten Bäumen gewählt wird, ist die endgültige Vorhersage.

Dieser Ansatz reduziert das Überanpassen und erhöht die Generalisierungsfähigkeit des Modells.