Random Forest

Random Forest è un metodo di apprendimento supervisionato robusto e versatile algoritmo di apprendimento supervisionato ampiamente utilizzato sia per la classificazione classificazione e regressione . Come suggerisce il nome , costruisce una "foresta" composta da più alberi decisionali durante la fase di addestramento . Aggregando le previsioni di questi singoli alberi, in genere utilizzando il voto a maggioranza per la classificazione o la media per la regressione, il modello raggiunge un'accuratezza predittiva significativamente più elevata precisione e stabilità rispetto a qualsiasi singolo albero. Questo approccio affronta in modo efficace le insidie comuni nell'apprendimento automatico, come l' overfitting ai dati di addestramento, rendendolo una scelta affidabile per l'analisi di set di dati strutturati complessi.

Meccanismi di base

L'efficacia di una Random Forest si basa su due concetti chiave che introducono diversità tra gli alberi, assicurando che non imparino tutti esattamente gli stessi modelli:

• Aggregazione Bootstrap (Bagging): l'algoritmo genera più sottoinsiemi del set di dati originale attraverso un campionamento casuale con sostituzione. Ogni albero decisionale viene addestrato su un campione diverso, consentendo al modello di machine learning (ML) apprendere da varie prospettive della distribuzione dei dati sottostanti.
• Casualità delle caratteristiche: invece di cercare la caratteristica più importante tra tutte le variabili disponibili quando si divide un nodo, l' algoritmo cerca la caratteristica migliore tra un sottoinsieme casuale di vettori di caratteristiche. Ciò impedisce che caratteristiche dominanti specifiche prevalgano sul modello, risultando in un predittore più generalizzato e robusto .

Applicazioni nel mondo reale

Random Forest è un elemento fondamentale nell' analisi dei dati grazie alla sua capacità di gestire grandi set di dati con elevata dimensionalità.

• L'intelligenza artificiale nella finanza: gli istituti finanziari utilizzano Random Forest per il credit scoring e il rilevamento delle frodi. Analizzando i dati storici relativi alle transazioni e i dati demografici dei clienti, il modello è in grado di identificare modelli sottili indicativi di attività fraudolente o valutare i rischi di insolvenza dei prestiti con elevata precisione.
• L'intelligenza artificiale nella sanità: nella diagnostica medica, l'algoritmo aiuta a prevedere l'esito dei pazienti analizzando le cartelle cliniche elettroniche. I ricercatori utilizzano la sua importanza delle caratteristiche per identificare biomarcatori critici associati a specifiche progressioni della malattia.
• L'intelligenza artificiale in agricoltura: gli agronomi applicano il Random Forest per analizzare campioni di terreno e modelli meteorologici per la modellizzazione predittiva della resa dei raccolti , consentendo agli agricoltori di ottimizzare l'allocazione delle risorse e migliorare la sostenibilità.

Distinguere Random Forest dai concetti correlati

Comprendere come Random Forest si confronta con altri algoritmi aiuta a selezionare lo strumento giusto per un problema specifico.

• vs. Albero decisionale: un singolo albero decisionale è facile da interpretare ma presenta un'elevata varianza; una piccola modifica nei dati può alterare completamente la struttura dell'albero. La foresta casuale sacrifica parte dell'interpretabilità a favore del tradeoff bias-varianza, offrendo una generalizzazione superiore su dati di test non visti dati di test.
• vs. XGBoost: mentre Random Forest costruisce alberi in parallelo (in modo indipendente), algoritmi di potenziamento come XGBoost costruiscono alberi in sequenza, dove ogni nuovo albero corregge gli errori di quello precedente. Il potenziamento spesso raggiunge prestazioni più elevate nelle competizioni tabulari, ma può essere più sensibile ai dati rumorosi.
• vs. Deep Learning (DL): Random Forest eccelle nei dati strutturati e tabulari. Tuttavia, per i dati non strutturati come le immagini, i modelli di visione artificiale (CV) sono superiori. Architetture come YOLO26 utilizzano reti neurali convoluzionali (CNN) per estrarre automaticamente le caratteristiche dai pixel grezzi, un compito in cui i metodi basati sugli alberi hanno difficoltà.

Esempio di implementazione

Random Forest viene solitamente implementato utilizzando la famosa libreria Scikit-learn. Nelle pipeline avanzate, può essere utilizzato insieme ai modelli di visione gestiti tramite la Ultralytics , ad esempio per classify derivati dagli oggetti rilevati.

L'esempio seguente mostra come addestrare un semplice classificatore su dati sintetici:

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Generate a synthetic dataset with 100 samples and 4 features
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=4, random_state=42)

# Initialize the Random Forest with 100 trees
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=3)

# Train the model and predict the class for a new data point
rf_model.fit(X, y)
print(f"Predicted Class: {rf_model.predict([[0.5, 0.2, -0.1, 1.5]])}")