Random Forest (Floresta Aleatória) é um algoritmo de machine learning que constrói múltiplas árvores de decisão e combina os seus resultados para prever ou classificar dados de forma mais precisa e robusta do que uma única árvore, usando técnicas de bootstrap (amostragem com reposição) e seleção aleatória de características para reduzir o overfitting e melhorar a generalização, sendo útil em tarefas de classificação e regressão.
Como Funciona:
- Criação de Múltiplas Árvores: O algoritmo gera uma "floresta" de várias árvores de decisão independentes.
- Amostragem Aleatória (Bootstrap): Cada árvore é treinada numa amostra aleatória diferente do conjunto de dados original (com repetição).
- Seleção Aleatória de Características: Em cada nó de uma árvore, apenas um subconjunto aleatório das características (variáveis) é considerado para a divisão, e não todas, o que garante diversidade.
- Previsão/Votação:
- Classificação: As árvores votam na classe mais provável, e a classe com mais votos é o resultado final (votação majoritária).
- Regressão: A média das previsões de todas as árvores é o resultado final.
Vantagens:
- Alta Precisão: Geralmente mais preciso que uma única árvore de decisão.
- Robustez: Reduz o overfitting (ajuste excessivo aos dados de treino).
- Versatilidade: Funciona bem para classificação e regressão.
- Importância de Características: Permite avaliar a relevância das variáveis nos dados.
Aplicações:
É usado em finanças (prever risco de crédito), saúde (diagnóstico de doenças), e-commerce (previsão de demanda) e muitas outras áreas para tomar decisões estratégicas.
É usado em finanças (prever risco de crédito), saúde (diagnóstico de doenças), e-commerce (previsão de demanda) e muitas outras áreas para tomar decisões estratégicas.
Nenhum comentário:
Postar um comentário