Random Forest

Rastgele Orman, makine öğrenimi (ML)'nde hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan çok yönlü ve güçlü bir denetimli öğrenme algoritmasıdır. Bir ensemble yöntemi türü olarak, eğitim süreci sırasında çok sayıda karar ağacı oluşturarak çalışır. Bir sınıflandırma görevi için, nihai çıktı en çok ağaç tarafından seçilen sınıftır; bir regresyon görevi için ise, bireysel ağaçların ortalama tahminidir. Birden fazla modeli birleştirme yaklaşımı, tahmini doğruluğu artırmaya ve aşırı öğrenmeyi kontrol etmeye yardımcı olarak, onu tek bir karar ağacından daha sağlam hale getirir.

Random Forest Nasıl Çalışır

Rastgele Orman'ın ardındaki temel fikir, ilişkisiz karar ağaçlarından oluşan bir "orman" oluşturmak için rastgeleliği dahil etmektir. Bu rastgelelik iki temel şekilde enjekte edilir:

1. Bootstrap Toplama (Bagging): Ormandaki her bir ağaç, eğitim verilerinin farklı, rastgele bir örneği üzerinde eğitilir. Bu örnekleme, yerine koyma ile yapılır, yani bazı veri noktaları tek bir örnekte birden çok kez kullanılabilirken, diğerleri hiç kullanılmayabilir. Bu teknik, resmen bootstrap toplama olarak bilinir.
2. Öznitelik Rastgeleliği: Bir karar ağacında bir düğümü bölerken, algoritma tüm öznitelikler arasında en iyi bölmeyi aramaz. Bunun yerine, rastgele bir öznitelik alt kümesi seçer ve yalnızca o alt küme içinde en uygun bölmeyi bulur. Bu, ağaçların çeşitli olmasını sağlar ve birkaç güçlü özniteliğin tüm ağaçlara hakim olmasını önler.

Model, bu çeşitli ağaçlardan gelen tahminleri birleştirerek varyansı azaltır ve tipik olarak tek bir ağacın kendi başına başarabileceğinden daha iyi bir performans elde eder. Algoritma, Leo Breiman ve Adele Cutler tarafından geliştirilmiştir ve birçok veri bilimcisi için vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Rastgele Orman, özellikle tablosal veya yapılandırılmış verilerle, basitliği ve etkinliği nedeniyle birçok sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır.

• Finansal Hizmetler: Bankalar ve finans kuruluşları, kredi riski değerlendirmesi için Random Forest modellerini kullanır. Model, müşterinin gelir, kredi geçmişi ve yaşı gibi verilerini analiz ederek, bir müşterinin krediyi ödeme olasılığını tahmin edebilir. Aynı zamanda, sahte kredi kartı işlemlerini tespit etmek için finansta yapay zeka'da önemli bir araçtır.
• Sağlık Hizmetleri: Tıp alanında, Random Forest hastalık teşhisi ve hasta risk sınıflandırması için kullanılabilir. Örneğin, bir hastanın belirli bir hastalığa sahip olup olmadığını tahmin etmek için hasta kayıtlarını ve semptomlarını analiz edebilir ve doktorların daha doğru teşhisler koymasına yardımcı olabilir. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka genel bakışımızda benzer uygulamalar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
• E-ticaret: Çevrimiçi perakendeciler, kullanıcıların göz atma geçmişine, satın alma düzenlerine ve diğer kullanıcı davranışlarına göre ürünler öneren öneri sistemleri oluşturmak için Rastgele Orman kullanır.

Diğer Modellerle İlişkisi

Rastgele Orman'ın AI ortamındaki diğer modellerle nasıl ilişkili olduğunu anlamak önemlidir.

• Karar Ağaçları: Rastgele Orman (Random Forest) temelde karar ağaçlarından oluşan bir topluluktur. Tek bir karar ağacı yorumlamak basit olsa da, eğitim verilerine aşırı uyum sağlama eğilimindedir. Rastgele Orman (Random Forest), birçok ağacın sonuçlarını ortalayarak bu sınırlamanın üstesinden gelir ve daha genelleştirilmiş bir model oluşturur.
• Güçlendirme Algoritmaları (Boosting Algorithms): Rastgele Orman gibi, XGBoost ve LightGBM gibi algoritmalar da karar ağaçlarına dayalı topluluk yöntemleridir. Ancak, ağaçların sıralı olarak oluşturulduğu, her yeni ağacın bir öncekinin hatalarını düzeltmeye çalıştığı güçlendirme adı verilen farklı bir strateji kullanırlar. Buna karşılık, Rastgele Orman ağaçlarını bağımsız ve paralel olarak oluşturur.
• Derin Öğrenme Modelleri: Rastgele Orman, yapılandırılmış veri içeren problemler için oldukça etkilidir. Ancak, görüntüler ve metin gibi yapılandırılmamış veriler için, derin öğrenme modelleri, örneğin Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) veya Görsel Dönüştürücüler (ViT) çok daha üstündür. Bilgisayarla görme alanında, nesne tespiti veya örnek segmentasyonu gibi görevler en iyi Ultralytics YOLO11 gibi özel mimariler tarafından gerçekleştirilir.

Teknolojiler ve Araçlar

Çeşitli popüler makine öğrenimi kütüphaneleri, Rastgele Orman algoritmasının uygulamalarını sağlar. Yaygın olarak kullanılan bir Python kütüphanesi olan Scikit-learn, hiperparametre ayarlama seçenekleriyle kapsamlı bir Rastgele Orman uygulaması sunar. Birçok geleneksel ML görevi için güçlü olmakla birlikte, son teknoloji bilgisayarlı görü uygulamaları için, MLOps yaşam döngüsünü destekleyen özel mimariler ve platformlar genellikle gereklidir. Gerçek dünya vizyonu AI sorunları için YOLO modellerinden yararlanan çeşitli Ultralytics Çözümlerini keşfedin.