Random Forest

Random Forest è un algoritmo di apprendimento supervisionato versatile e potente, utilizzato sia per attività di classificazione che di regressione nel machine learning (ML). Come tipo di metodo di ensemble, opera costruendo una moltitudine di alberi decisionali durante il processo di training. Per un'attività di classificazione, l'output finale è la classe selezionata dalla maggior parte degli alberi; per un'attività di regressione, è la previsione media dei singoli alberi. Questo approccio di combinazione di più modelli aiuta a migliorare la precisione predittiva e a controllare l'overfitting, rendendolo più robusto di un singolo albero decisionale.

Come funziona la Random Forest

L'idea alla base di Random Forest è quella di introdurre la casualità per costruire una "foresta" di alberi decisionali non correlati. Questa casualità viene iniettata in due modi principali:

1. Bootstrap Aggregating (Bagging): Ogni singolo albero nella foresta viene addestrato su un campione casuale diverso dei dati di addestramento. Questo campionamento viene eseguito con sostituzione, il che significa che alcuni punti dati possono essere utilizzati più volte in un singolo campione, mentre altri potrebbero non essere utilizzati affatto. Questa tecnica è formalmente nota come bootstrap aggregating.
2. Randomizzazione delle feature: Quando si divide un nodo in un albero decisionale, l'algoritmo non cerca la migliore divisione tra tutte le feature. Invece, seleziona un sottoinsieme casuale di feature e trova la divisione ottimale solo all'interno di quel sottoinsieme. Ciò garantisce che gli alberi siano diversi e impedisce a poche feature forti di dominare tutti gli alberi.

Combinando le previsioni di questi diversi alberi, il modello riduce la varianza e in genere ottiene prestazioni migliori rispetto a quelle che un singolo albero potrebbe ottenere da solo. L'algoritmo è stato sviluppato da Leo Breiman e Adele Cutler ed è diventato uno strumento di riferimento per molti data scientist.

Applicazioni nel mondo reale

Random Forest è ampiamente utilizzato in molti settori grazie alla sua semplicità ed efficacia, specialmente con dati tabellari o strutturati.

• Servizi finanziari: Banche e istituti finanziari utilizzano modelli Random Forest per la valutazione del rischio di credito. Analizzando i dati dei clienti come il reddito, la cronologia dei prestiti e l'età, il modello può prevedere la probabilità che un cliente diventi inadempiente su un prestito. È anche uno strumento chiave nell'IA nella finanza per il rilevamento di transazioni fraudolente con carta di credito.
• Sanità: In campo medico, Random Forest può essere utilizzato per la diagnosi di malattie e la stratificazione del rischio del paziente. Ad esempio, può analizzare le cartelle cliniche e i sintomi dei pazienti per prevedere se un paziente ha una particolare malattia, aiutando i medici a formulare diagnosi più accurate. Puoi leggere ulteriori informazioni su applicazioni simili nella nostra panoramica sull'IA in ambito sanitario.
• E-commerce: I rivenditori online utilizzano Random Forest per costruire sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti agli utenti in base alla loro cronologia di navigazione, ai modelli di acquisto e ad altri comportamenti dell'utente.

Relazione con Altri Modelli

È importante capire come Random Forest si relaziona ad altri modelli nel panorama dell'AI.

• Alberi decisionali: Una Random Forest è fondamentalmente un insieme di alberi decisionali. Mentre un singolo albero decisionale è semplice da interpretare, è incline all'overfitting dei dati di training. Random Forest supera questa limitazione facendo la media dei risultati di molti alberi, creando un modello più generalizzato.
• Algoritmi di Boosting: Come Random Forest, anche algoritmi come XGBoost e LightGBM sono metodi di ensemble basati su alberi decisionali. Tuttavia, utilizzano una strategia diversa chiamata boosting, in cui gli alberi vengono costruiti in sequenza, con ogni nuovo albero che cerca di correggere gli errori del precedente. Al contrario, Random Forest costruisce i suoi alberi in modo indipendente e in parallelo.
• Modelli di Deep Learning: Random Forest è molto efficace per problemi con dati strutturati. Tuttavia, per dati non strutturati come immagini e testo, i modelli di deep learning come le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) o i Vision Transformers (ViT) sono di gran lunga superiori. Nella computer vision, attività come l'object detection o l'instance segmentation sono gestite al meglio da architetture specializzate come Ultralytics YOLO11.

Tecnologie e strumenti

Diverse librerie popolari di machine learning forniscono implementazioni dell'algoritmo Random Forest. Scikit-learn, una libreria Python ampiamente utilizzata, offre un'implementazione Random Forest completa con opzioni per la regolazione degli iperparametri. Sebbene potente per molte attività di ML tradizionali, per le applicazioni di computer vision all'avanguardia, sono spesso necessarie architetture e piattaforme specializzate che supportino il ciclo di vita MLOps. Esplora le varie Soluzioni Ultralytics che sfruttano i modelli YOLO per problemi di vision AI nel mondo reale.