RandomForest haqida gapirib bering: u qanday tuzilgan, odatiy daraxtlar baggingidan qanday farq qiladi.

RandomForest — bu ansambl o‘rganish usuli bo‘lib, u ko‘p sonli qaror daraxtlarini quradi va ularning taxminlarini birlashtiradi, model sifatini va barqarorligini oshirish uchun.

RandomForest ning asosiy xususiyatlari:

• Har bir daraxt, asl ma'lumotlarning tasodifiy kichik namunasi (qaytarib olish bilan) asosida o‘qitiladi (bagging).
• Har bir tugun qurilishida, tasodifiy xususiyatlar kichik to‘plami tanlanadi va eng yaxshi bo‘linish uchun tanlanadi.

Oddiy daraxtlar baggingidan farqi:

• Oddiy baggingda, daraxtlar tasodifiy ma'lumotlar kichik namunalarida quriladi, lekin bo‘linish uchun xususiyat tanlashda to‘liq xususiyatlar to‘plami ishlatiladi.
• RandomForestda, har bir tugunda xususiyatlarni tanlashda qo‘shimcha tasodifiylik kiritiladi, bu esa daraxtlar o‘rtasidagi korrelyatsiyani kamaytiradi va umumiylashish qobiliyatini oshiradi.

Python misoli sklearn bilan:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features='sqrt')
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Bu yerda, max_features='sqrt' parametri har bo‘linish uchun tasodifiy xususiyatlar kichik to‘plamini belgilaydi.