Ինչպես է աշխատում պատահական անտառը և ինչպես են կառուցվում ծառերը հավաքածուում?

Անհատական անտառը մեքենայական ուսուցման հավաքական մեթոդ է, որը կառուցում է մի քանի որոշման ծառեր և միավորում նրանց կանխատեսումները՝ բարելավելու համար մոդելի ճշգրտությունը և կայունությունը:

Ինչպես կառուցվում են ծառերը:

• Ամեն մի ծառի համար պատահականորեն ընտրվում է ուսուցման նմուշի ենթակտոր (bootstrap):
• Յուրաքանչյուր հանգույցի կառուցման ժամանակ ընտրվում է պատահական հատկությունների ենթակտոր, որոնցից ընտրվում է լավագույնը բաժանման համար:
• Ծառը կառուցվում է մինչև որոշված խորությունը կամ մինչև կանգառի չափանիշի հասնելը (օրինակ՝ նվազագույն օբյեկտների քանակը տերևում):

Ինչպես աշխատում է հավաքականը:

• Կատեգորիզացիայի համար վերջնական որոշումը ընդունվում է ծառերի ձայների մեծամասնությամբ:
• Ռեգրեսիայի համար՝ բոլոր ծառերի կանխատեսումների միջին արժեքը:

Այս մոտեցումը նվազեցնում է գերապատկերումը, քանի որ ծառերը ուսուցանվում են տարբեր ենթակտորների վրա և օգտագործում են տարբեր հատկություններ, ինչը բարձրացնում է մոդելի ընդհանուր կարողությունը։