Rừng ngẫu nhiên

Rừng Ngẫu Nhiên (Random Forest) là một thuật toán học có giám sát linh hoạt và mạnh mẽ, được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy trong học máy (ML) . Là một loại phương pháp tập hợp , nó hoạt động bằng cách xây dựng vô số cây quyết định trong quá trình huấn luyện . Đối với nhiệm vụ phân loại, đầu ra cuối cùng là lớp được chọn bởi nhiều cây nhất; đối với nhiệm vụ hồi quy, đó là dự đoán trung bình của từng cây riêng lẻ. Phương pháp kết hợp nhiều mô hình này giúp cải thiện độ chính xác dự đoán và kiểm soát quá khớp , khiến nó mạnh mẽ hơn so với một cây quyết định duy nhất.

Rừng ngẫu nhiên hoạt động như thế nào

Ý tưởng cốt lõi đằng sau Rừng Ngẫu Nhiên là đưa tính ngẫu nhiên vào để xây dựng một "rừng" các cây quyết định không tương quan. Tính ngẫu nhiên này được đưa vào theo hai cách chính:

1. Tổng hợp Bootstrap (Bagging): Mỗi cây riêng lẻ trong rừng được huấn luyện trên một mẫu dữ liệu huấn luyện ngẫu nhiên khác nhau. Việc lấy mẫu này được thực hiện bằng phương pháp thay thế, nghĩa là một số điểm dữ liệu có thể được sử dụng nhiều lần trong một mẫu, trong khi một số khác có thể không được sử dụng. Kỹ thuật này chính thức được gọi là tổng hợp bootstrap .
2. Tính ngẫu nhiên của đặc trưng: Khi phân tách một nút trong cây quyết định, thuật toán không tìm kiếm phép phân tách tốt nhất trong số tất cả các đặc trưng. Thay vào đó, nó chọn một tập hợp con các đặc trưng ngẫu nhiên và chỉ tìm phép phân tách tối ưu trong tập hợp con đó. Điều này đảm bảo các cây đa dạng và ngăn ngừa một vài đặc trưng mạnh chiếm ưu thế trên tất cả các cây.

Bằng cách kết hợp các dự đoán từ những cây đa dạng này, mô hình giảm thiểu phương sai và thường đạt hiệu suất tốt hơn so với bất kỳ cây đơn lẻ nào. Thuật toán này được phát triển bởi Leo Breiman và Adele Cutler và đã trở thành công cụ đắc lực cho nhiều nhà khoa học dữ liệu.

Ứng dụng trong thế giới thực

Random Forest được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp do tính đơn giản và hiệu quả của nó, đặc biệt là với dữ liệu dạng bảng hoặc có cấu trúc.

• Dịch vụ tài chính: Các ngân hàng và tổ chức tài chính sử dụng mô hình Rừng Ngẫu nhiên để đánh giá rủi ro tín dụng. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng như thu nhập, lịch sử vay vốn và độ tuổi, mô hình có thể dự đoán khả năng khách hàng vỡ nợ. Đây cũng là một công cụ quan trọng trong AI tài chính để phát hiện các giao dịch thẻ tín dụng gian lận.
• Chăm sóc sức khỏe: Trong lĩnh vực y tế, Random Forest có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh và phân tầng nguy cơ cho bệnh nhân. Ví dụ, nó có thể phân tích hồ sơ bệnh án và các triệu chứng của bệnh nhân để dự đoán liệu bệnh nhân có mắc một bệnh cụ thể hay không, hỗ trợ bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác hơn. Bạn có thể tìm hiểu thêm về các ứng dụng tương tự trong bài viết tổng quan về AI trong chăm sóc sức khỏe của chúng tôi.
• Thương mại điện tử: Các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng Random Forest để xây dựng hệ thống đề xuất sản phẩm cho người dùng dựa trên lịch sử duyệt web, thói quen mua hàng và các hành vi khác của người dùng.

Mối quan hệ với các mô hình khác

Điều quan trọng là phải hiểu Random Forest liên quan như thế nào đến các mô hình khác trong lĩnh vực AI .

• Cây Quyết định: Rừng Ngẫu nhiên về cơ bản là một tập hợp các cây quyết định. Mặc dù một cây quyết định đơn lẻ dễ diễn giải, nhưng nó dễ bị quá khớp với dữ liệu huấn luyện. Rừng Ngẫu nhiên khắc phục hạn chế này bằng cách lấy trung bình kết quả của nhiều cây, tạo ra một mô hình tổng quát hơn.
• Thuật toán Boosting: Giống như Random Forest, các thuật toán như XGBoost và LightGBM cũng là các phương pháp tập hợp dựa trên cây quyết định. Tuy nhiên, chúng sử dụng một chiến lược khác gọi là boosting, trong đó các cây được xây dựng tuần tự, với mỗi cây mới cố gắng sửa lỗi của cây trước đó. Ngược lại, Random Forest xây dựng các cây độc lập và song song.
• Mô hình Học Sâu: Rừng Ngẫu Nhiên rất hiệu quả đối với các vấn đề dữ liệu có cấu trúc . Tuy nhiên, đối với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh và văn bản, các mô hình học sâu như Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) hoặc Bộ Chuyển Đổi Thị Giác (ViT) lại vượt trội hơn hẳn. Trong thị giác máy tính , các tác vụ như phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn thực thể được xử lý tốt nhất bởi các kiến trúc chuyên biệt như Ultralytics YOLO11 .

Công nghệ và Công cụ

Một số thư viện học máy phổ biến cung cấp các triển khai thuật toán Rừng Ngẫu nhiên. Scikit-learn , một thư viện Python được sử dụng rộng rãi, cung cấp một triển khai Rừng Ngẫu nhiên toàn diện với các tùy chọn tinh chỉnh siêu tham số . Mặc dù mạnh mẽ đối với nhiều tác vụ học máy (ML) truyền thống, nhưng đối với các ứng dụng thị giác máy tính tiên tiến, các kiến trúc và nền tảng chuyên biệt hỗ trợ vòng đời MLOps thường là cần thiết. Khám phá các Giải pháp Ultralytics khác nhau tận dụng các mô hình YOLO cho các bài toán AI về thị giác thực tế.