Random Forest Nedir?

Random Forest, makine öğreniminde kullanılan bir topluluk öğrenme tekniğidir. Birden fazla karar ağacının birleşimiyle çalışır ve tahminlerin doğruluğunu artırmayı hedefler.

Çalışma Prensibi

Random Forest aşağıdaki adımları izler:

• Veri Alt Kümesi Oluşturma: Eğitim verisi, rastgele örnekleme ile birçok alt küme oluşturulur.
• Karar Ağaçları Oluşturma: Her alt küme için ayrı ayrı karar ağaçları inşa edilir.
• Özelliklerin Rastgele Seçimi: Her karar ağacı oluşturulurken, özelliklerin bir alt kümesi rastgele seçilir. Bu işlem, ağaçların çeşitliliğini artırır.
• Tahmin ve Oylama: Her ağaç, girdi verisi için bir tahminde bulunur. Tüm ağaçların tahminleri birleştirilerek son tahmin yapılır.

Avantajları

• Aşırı Uydurma: Aşırı uydurma (overfitting) riskini azaltır.
• Özelliklerin Önem Derecesi: Özelliklerin önem derecelerini belirlemeye yardımcı olur.
• Esneklik: Hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılabilir.

Sonuç

Random Forest, karmaşık veri setleri üzerinde yüksek doğruluk sağlayan etkili bir makine öğrenimi yöntemidir. Birden fazla karar ağacının birleşimi, modelin genel performansını artırır.