Comment comparer les résultats de l’algorithme de la forêt aléatoire avec les autres MDS ?

Comment interpréter les résultats de la forêt aléatoire ?

Une façon d’avoir un aperçu d’une forêt aléatoire est de calculer l’importance des caractéristiques, soit en permutant les valeurs de chaque caractéristique une par une et en vérifiant comment cela modifie la performance du modèle, soit en calculant la quantité d' »impureté » (généralement la variance dans le cas des arbres de régression et le coefficient de Gini ou l’entropie dans le cas des arbres de régression).
 

Comment la forêt de décision aléatoire se compare-t-elle, en termes de performance, à l’arbre de décision et au moignon de décision ?

La différence essentielle entre l’algorithme de forêt aléatoire et l’arbre de décision est que les arbres de décision sont des graphiques qui illustrent tous les résultats possibles d’une décision en utilisant une approche de branchement. En revanche, les résultats de l’algorithme de forêt aléatoire sont un ensemble d’arbres de décision qui fonctionnent en fonction des résultats.
 

Comment évaluez-vous les performances de la forêt aléatoire ?

Pour les forêts aléatoires, une autre option courante consiste à utiliser les prédictions hors du sac. Chaque arbre individuel est basé sur un échantillon bootstrap, ce qui signifie que chaque arbre a été ajusté en utilisant en moyenne environ 2 tiers des données, de sorte que le tiers restant constitue un ensemble « Test » naturel pour la validation.
 

Comment comparer un arbre de décision et un arbre aléatoire ?

Un arbre de décision combine quelques décisions, alors qu’une forêt aléatoire combine plusieurs arbres de décision. Il s’agit donc d’un processus long et lent. En revanche, un arbre de décision est rapide et fonctionne facilement sur de grands ensembles de données, en particulier les données linéaires. Le modèle de forêt aléatoire nécessite un entraînement rigoureux.
 

Quelle est une bonne précision pour la forêt aléatoire ?

L’utilisation de la classification Random Forest nous a donné un score de précision de 86,1 % et un score F1 de 80,25 %. Ces tests ont été effectués en utilisant une répartition normale train/test et sans beaucoup de réglage des paramètres.
 

La corrélation est-elle importante pour la forêt aléatoire ?

La forêt aléatoire (RF) est une méthode d’apprentissage automatique qui fonctionne généralement bien avec les problèmes de haute dimension et permet des relations non linéaires entre les prédicteurs ; cependant, il a été démontré que la présence de prédicteurs corrélés a un impact sur sa capacité à identifier des prédicteurs forts.
 

Quelle est la relation entre une forêt aléatoire et un arbre de décision ?

Une forêt aléatoire est simplement une collection d’arbres de décision dont les résultats sont agrégés en un seul résultat final. Leur capacité à limiter le surajustement sans augmenter substantiellement l’erreur due au biais est la raison pour laquelle ce sont des modèles si puissants. Une façon pour les forêts aléatoires de réduire la variance est de s’entraîner sur différents échantillons de données.

Comment la performance prédictive du modèle de forêt aléatoire se compare-t-elle à celle du modèle linéaire ?

Nous concluons que la forêt aléatoire offre généralement des performances prédictives comparables, voire meilleures, que les approches de modélisation linéaire et que ses prédictions peuvent également être interprétées d’une manière chimiquement et biologiquement significative.
 

Quel est l’arbre de décision le plus précis ou la forêt aléatoire ?

Par conséquent, la forêt aléatoire peut généraliser les données d’une meilleure manière. Cette sélection aléatoire des caractéristiques rend la forêt aléatoire beaucoup plus précise qu’un arbre de décision.
 

La forêt aléatoire est-elle facile à interpréter ?

La forêt aléatoire convient aux situations où nous disposons d’un grand ensemble de données et où l’interprétabilité n’est pas une préoccupation majeure. Les arbres décisionnels sont beaucoup plus faciles à interpréter et à comprendre. Comme une forêt aléatoire combine plusieurs arbres de décision, elle devient plus difficile à interpréter.
 

Quel est le résultat de la forêt aléatoire ?

Pour les tâches de classification, la sortie de la forêt aléatoire est la classe sélectionnée par la plupart des arbres. Pour les tâches de régression, la moyenne ou la prédiction moyenne des arbres individuels est retournée. Les forêts de décision aléatoires corrigent l’habitude des arbres de décision de s’adapter de manière excessive à leur ensemble d’apprentissage.

Comment interpréter les résultats des arbres de classification ?

L’interprétation est simple : En partant du nœud racine, vous passez aux nœuds suivants et les arêtes vous indiquent les sous-ensembles que vous étudiez. Une fois que vous avez atteint le nœud feuille, le nœud vous indique le résultat prédit. Toutes les arêtes sont reliées par « AND ».