تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه یک کامپیوتر می‌تواند با دقت بالایی پیش‌بینی کند که فردی به یک بیماری خاص مبتلا می‌شود یا خیر؟ یا اینکه آیا یک محصول جدید در بازار موفق خواهد بود یا خیر؟ یکی از ابزارهای قدرتمندی که در حوزه یادگیری ماشین برای انجام چنین پیش‌بینی‌هایی استفاده می‌شود، الگوریتم جنگل تصادفی است. در این مقاله، به زبان ساده و قابل فهم به معرفی این الگوریتم و کاربردهای آن می‌پردازیم.

جنگل تصادفی (Random Forest) یک الگوریتم رایج در یادگیری ماشین است که توسط لئو بریمن و آدل کاتلر ابداع شده است. این الگوریتم با ترکیب خروجی چندین درخت تصمیم‌گیری به یک نتیجه واحد می‌رسد. سهولت استفاده و انعطاف‌پذیری آن باعث محبوبیتش شده است، چرا که می‌تواند هم برای مسائل طبقه‌بندی (classification) و هم رگرسیون (regression) به کار رود.

درخت تصمیم‌گیری: از آنجایی که جنگل تصادفی از چندین درخت تصمیم‌گیری تشکیل شده، بهتر است ابتدا با الگوریتم درخت تصمیم‌گیری آشنا شویم. درخت تصمیم‌گیری با یک سوال ساده شروع می‌شود، مانند “آیا برای موج‌سواری مناسب است؟”. سپس با پرسیدن سوالات دیگری، به یک پاسخ نهایی می‌رسید، مثل “آیا امواج بلند و کشیده هستند؟” یا “آیا باد از ساحل به سمت دریا می‌وزد؟”. این سوالات گره‌های تصمیم (decision nodes) در درخت را تشکیل می‌دهند و به عنوان راهی برای تقسیم داده‌ها عمل می‌کنند. هر سوال به فرد کمک می‌کند تا به یک تصمیم نهایی برسد، که توسط گره نهایی (leaf node) نشان داده می‌شود. مشاهداتی که با معیارها مطابقت دارند، مسیر “بله” را دنبال می‌کنند و آن‌هایی که مطابقت ندارند، مسیر دیگری را طی می‌کنند. مانند بسیاری از الگوریتم های هوش مصنوعی درخت‌های تصمیم‌گیری به دنبال بهترین تقسیم‌بندی برای زیرمجموعه کردن داده‌ها هستند و معمولاً از طریق الگوریتم CART (Classification and Regression Tree) آموزش داده می‌شوند. معیارهایی مانند ناخالصی جینی (Gini impurity)، بهره اطلاعاتی (information gain) یا میانگین مربعات خطا (MSE) می‌توانند برای ارزیابی کیفیت این تقسیم‌بندی استفاده شوند.

این مثال از درخت تصمیم‌گیری برای یک مساله طبقه‌بندی است، جایی که برچسب‌های کلاس «موج‌سواری» و «موج‌سواری نکن» هستند.

در حالی که درخت‌های تصمیم‌گیری الگوریتم‌های رایج یادگیری با نظارت (supervised learning) هستند، می‌توانند مستعد مشکلاتی مانند سوگیری (bias) و بیش‌برازش (overfitting) باشند. با این حال، هنگامی که چندین درخت تصمیم‌گیری در الگوریتم جنگل تصادفی یک مجموعه را تشکیل می‌دهند، نتایج دقیق‌تری را پیش‌بینی می‌کنند، به خصوص زمانی که درخت‌های جداگانه با هم همبستگی کمی داشته باشند. لازم به ذکر است که مطالعه صفحه آموزش رایگان هوش مصنوعی بسیار به درک بهتر این موضوع کمک میکند.

روش‌های یادگیری آنسامبل (ensemble learning): روش‌های یادگیری آنسامبل از مجموعه‌ای از طبقه‌بندها مانند درخت‌های تصمیم‌گیری تشکیل شده‌اند و پیش‌بینی‌های آن‌ها برای شناسایی محبوب‌ترین نتیجه تجمیع می‌شوند. شناخته‌شده‌ترین روش‌های یادگیری آنسامبل، باگینگ (bagging) که همچنین به عنوان تجمیع با جایگذاری مجدد (bootstrap aggregation) شناخته می‌شود و تقویت (boosting) هستند. در سال ۱۹۹۶، لئو بریمن روش باگینگ را معرفی کرد. در این روش، نمونه تصادفی از داده‌ها در مجموعه آموزشی با جایگذاری مجدد انتخاب می‌شود، به این معنی که نقاط داده جداگانه می‌توانند بیش از یک بار انتخاب شوند. پس از ایجاد چندین نمونه داده، این مدل‌ها به طور مستقل آموزش داده می‌شوند و بسته به نوع کار (یعنی رگرسیون یا طبقه‌بندی)، میانگین یا اکثریت این پیش‌بینی‌ها منجر به برآورد دقیق‌تری می‌شود. این رویکرد معمولاً برای کاهش واریانس در مجموعه داده نویزدار استفاده می‌شود.

الگوریتم جنگل تصادفی: الگوریتم جنگل تصادفی توسعه‌ای از روش باگینگ است زیرا از هر دو روش باگینگ و تصادفی‌سازی ویژگی (feature randomness) برای ایجاد یک جنگل بدون همبستگی از درخت‌های تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. تصادفی‌سازی ویژگی، که همچنین به عنوان باگینگ ویژگی یا «روش زیرفضای تصادفی» (random subspace method) شناخته می‌شود، زیرمجموعه‌ای تصادفی از ویژگی‌ها را ایجاد می‌کند که همبستگی کمی بین درخت‌های تصمیم‌گیری را تضمین می‌کند. این یک تفاوت کلیدی بین درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی است. در حالی که درخت‌های تصمیم‌گیری تمام تقسیم‌بندی‌های ممکن ویژگی را در نظر می‌گیرند، جنگل‌های تصادفی فقط زیرمجموعه‌ای از این ویژگی‌ها را انتخاب می‌کنند.

کاربردهای جنگل تصادفی

• طبقه‌بندی: تشخیص اسپم، تشخیص تقلب، تشخیص بیماری‌ها
• رگرسیون: پیش‌بینی قیمت خانه، پیش‌بینی میزان فروش
• خوشه‌بندی: تقسیم داده‌ها به گروه‌های همگن

الگوریتم جنگل تصادفی یک ابزار قدرتمند در حوزه یادگیری ماشین است که به دلیل سادگی و دقت بالا، در بسیاری از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد. با درک اصول اولیه این الگوریتم، می‌توانیم از آن برای حل بسیاری از مسائل پیش‌بینی در دنیای واقعی استفاده کنیم. برای آموزش هوش مصنوعی میتوانید در بوت کمپ های آموزشی آنلاین فرااپلای شرکت کنید.

تفاوت جنگل تصادفی با سایر الگوریتم‌ها

جنگل تصادفی به عنوان یک الگوریتم قدرتمند در حوزه یادگیری ماشین شناخته می‌شود، اما چگونه با سایر الگوریتم‌ها تفاوت دارد؟ بیایید مقایسه‌ای بین جنگل تصادفی و برخی از الگوریتم‌های محبوب دیگر انجام دهیم.

جنگل تصادفی در مقابل درخت تصمیم

• درخت تصمیم: یک مدل ساده است که بر اساس ویژگی‌های ورودی، یک تصمیم می‌گیرد. در حالی که جنگل تصادفی از مجموعه‌ای از درختان تصمیم تشکیل شده است.

انتخاب بین جنگل تصادفی و SVM

انتخاب بین جنگل تصادفی و SVM به عوامل مختلفی بستگی دارد:

• اندازه داده‌ها: برای داده‌های بزرگ، جنگل تصادفی معمولاً انتخاب بهتری است.
• پیچیدگی داده‌ها: اگر داده‌ها به صورت خطی قابل جداسازی هستند، SVM ممکن است عملکرد بهتری داشته باشد. در غیر این صورت، جنگل تصادفی مناسب‌تر است.
• زمان محاسبات: جنگل تصادفی معمولاً سریع‌تر آموزش می‌بیند، اما SVM ممکن است در برخی موارد سریع‌تر باشد.
• تفسیر پذیری: اگر تفسیر مدل مهم است، جنگل تصادفی ممکن است انتخاب بهتری باشد.

در نهایت، بهترین راه برای انتخاب بین این دو الگوریتم، آزمایش آن‌ها بر روی داده‌های شما و مقایسه عملکرد آن‌ها است.

درخت تصمیم مناسب است برای:

• داده‌های با رابطه غیرخطی: اگر رابطه بین ویژگی‌ها و متغیر هدف پیچیده و غیرخطی است، درخت تصمیم می‌تواند الگوهای پیچیده را شناسایی کند.
• داده‌های ترکیبی: اگر داده‌های شما شامل ویژگی‌های عددی و گویشی است، درخت تصمیم می‌تواند با هر دو نوع داده کار کند.
• تعیین اهمیت ویژگی‌ها: درخت تصمیم می‌تواند به شما کمک کند تا اهمیت نسبی هر ویژگی را در پیش‌بینی تعیین کنید.