Rastgele Orman

Rastgele Orman, Makine Öğreniminde (ML) güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir topluluk öğrenme yöntemidir. Eğitim sırasında çok sayıda Karar Ağacı oluşturarak ve sınıfların modu olan sınıfı (sınıflandırma) veya bireysel ağaçların ortalama tahminini (regresyon) çıkararak çalışır. Denetimli bir öğrenme algoritması olarak, kalıpları öğrenmek ve tahminler yapmak için etiketli eğitim verilerinden yararlanır. Leo Breiman tarafından ortaya atılan temel fikir, tek bir karar ağacına kıyasla daha yüksek doğruluk ve sağlamlık elde etmek için dekorla ilişkili birçok ağacın tahminlerini birleştirmek ve aşırı uyum riskini önemli ölçüde azaltmaktır.

Rastgele Orman Nasıl Çalışır?

Algoritma, ağaçlar arasında çeşitlilik sağlamak için iki temel teknik kullanarak bir karar ağaçları topluluğu veya "ormanı" oluşturur:

1. Torbalama (Bootstrap Aggregating): Ormandaki her ağaç, orijinal veri kümesinin farklı bir rastgele örneği üzerinde eğitilir. Bu, bazı veri noktalarının tek bir ağacın eğitim setinde birden çok kez kullanılabileceği, diğerlerinin ise hiç kullanılmayabileceği anlamına gelir. Bu süreç varyansı azaltmaya yardımcı olur.
2. Özellik Rastgeleliği: Bir ağacın inşası sırasında bir düğümü ayırırken, Rastgele Orman tüm özellikleri değerlendirmek yerine mevcut özelliklerin yalnızca rastgele bir alt kümesini dikkate alır. Bu, ağaçları daha da süsleyerek topluluğu daha sağlam hale getirir.

Orman eğitildikten sonra, yeni bir veri noktası için tahminde bulunmak, ormandaki her ağaca bu verinin aktarılmasını gerektirir. Sınıflandırma görevleri için nihai tahmin tüm ağaçlar arasındaki oy çokluğuyla belirlenir. Regresyon görevleri için nihai tahmin, tüm ağaçlardan gelen tahminlerin ortalamasıdır.

Temel Kavramlar ve Avantajlar

Rastgele Ormanı anlamak birkaç temel kavram içerir:

• Karar Ağaçları: Temel yapı taşı. Rastgele Orman, bireysel ağaçların basitliğinden ve yorumlanabilirliğinden yararlanırken aşırı uyum eğilimlerini azaltır.
• Topluluk Yöntemi: Makine öğreniminde yaygın bir strateji olan genel performansı iyileştirmek için birden fazla modeli (ağaç) birleştirir.
• Hiperparametre Ayarlama: Ormandaki ağaç sayısı ve her bölünmede dikkate alınan özellik sayısı gibi parametrelerin, genellikle çapraz doğrulama veya özel hiperparametre ayarlama kılavuzları gibi tekniklerle dikkatli bir şekilde ayarlanması gerekir.
• Özellik Önemi: Rastgele Ormanlar, tahminlerde bulunurken her bir özelliğin önemini tahmin edebilir ve verilere ilişkin değerli bilgiler sağlar. Bu genellikle bir özelliğin tüm ağaçlar genelinde safsızlığı azaltmaya ne kadar katkıda bulunduğuna göre hesaplanır.

Avantajları arasında yüksek tahmin doğruluğu, gürültü ve aykırı değerlere karşı sağlamlık, çok sayıda özelliğe sahip büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesi ve aşırı uyumu önlemek için yerleşik mekanizmalar yer alır. Bununla birlikte, daha basit modellere kıyasla eğitilmeleri hesaplama açısından yoğun olabilir ve genellikle tek bir karar ağacından daha az yorumlanabilir olarak kabul edilirler.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Rastgele Ormanlar çok yönlüdür ve birçok alanda kullanılır:

1. Finansal Modelleme: Bankalar kredi riski değerlendirmesi için Rastgele Ormanlar kullanır ve bir kredi başvuru sahibinin finansal geçmişine ve özelliklerine göre temerrüde düşme olasılığını belirler. Ayrıca dolandırıcılık tespit sistemlerinde de uygulanmaktadır. Finans alanında yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin.
2. Sağlık Teşhisi: Tıbbi görüntü analizinde Random Forests, anormallikleri tespit etmek veya klinik verilere dayanarak hasta sonuçlarını tahmin etmek için tıbbi görüntülerin (MRI taramaları gibi) sınıflandırılmasına yardımcı olarak daha hızlı ve daha doğru teşhislere katkıda bulunabilir. Sağlık çözümlerinde yapay zeka hakkında bilgi edinin.
3. E-ticaret: Kullanıcı tercihlerini tahmin etmek ve ürün önermek için tavsiye sistemlerinde kullanılır.
4. Tarım: Çevresel faktörlere dayalı olarak mahsul verimini tahmin etmek, tarımda yapay zeka çözümlerine katkıda bulunmak.

Diğer Modellerle Karşılaştırma

• Karar Ağaçlarına karşı: Karar Ağaçlarından oluşturulmuş olsa da Rastgele Orman, tek ağaçlarda yaygın olan yüksek varyans ve aşırı uyum sorunlarının üstesinden gelmek için birçok ağacı bir araya getirir.
• vs Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM): XGBoost ve LightGBM gibi algoritmalar da ağaç tabanlı topluluklardır ancak ağaçları sırayla oluşturur ve her yeni ağaç öncekilerin hatalarını düzeltmeye çalışır. Random Forest ağaçları bağımsız ve paralel olarak oluşturur. Boosting yöntemleri bazen daha yüksek doğruluk elde edebilir ancak daha dikkatli parametre ayarı gerektirebilir.
• Derin Öğrenmeye karşı: Rastgele Ormanlar tipik olarak yapılandırılmış veya tablo halindeki verilerde mükemmeldir. Görüntüler veya diziler gibi yapılandırılmamış veriler için genellikle Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) veya Dönüştürücüler gibi Derin Öğrenme (DL) modelleri tercih edilir. Nesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi görevler genellikle aşağıdaki gibi modellere dayanır Ultralytics YOLOUltralytics HUB gibi platformlar kullanılarak eğitilebilir ve yönetilebilir.

Teknolojiler ve Araçlar

Birkaç popüler makine öğrenimi kütüphanesi Rastgele Orman algoritmasının uygulamalarını sağlar. Scikit-learn, yaygın olarak kullanılan bir Python kütüphanesi, hiperparametre ayarlama seçenekleri ile kapsamlı bir Rastgele Orman uygulaması sunar. Birçok geleneksel makine öğrenimi görevi için güçlü olsa da, son teknoloji bilgisayarla görme uygulamaları için MLOps yaşam döngüsünü destekleyen özel mimariler ve platformlar genellikle gereklidir. Gerçek dünyadaki görsel yapay zeka sorunları için YOLO modellerinden yararlanan çeşitli Ultralytics Çözümlerini keşfedin.