Rừng ngẫu nhiên

Random Forest là một thuật toán học có giám sát mạnh mẽ và linh hoạt, được sử dụng cho cả các tác 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 một tác vụ phân loại, đầu ra cuối cùng là lớp được chọn bởi nhiều cây nhất; đối với một tác vụ hồi quy, đó là dự đoán trung bình của các cây riêng lẻ. Cách tiếp cận kết hợp nhiều mô hình này giúp cải thiện độ chính xác dự đoán và kiểm soát quá khớp, làm cho nó mạnh mẽ hơn một cây quyết định duy nhất.

Cách thức hoạt động của Random Forest

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

1. Bootstrap Aggregating (Bagging): Mỗi cây riêng lẻ trong rừng được huấn luyện trên một mẫu ngẫu nhiên khác nhau của dữ liệu huấn luyện. Việc lấy mẫu này được thực hiện có hoàn lại, có nghĩa là một số điểm dữ liệu có thể được sử dụng nhiều lần trong một mẫu duy nhất, trong khi những điểm khác có thể không được sử dụng. Kỹ thuật này được gọi chính thức là bootstrap aggregating.
2. Tính ngẫu nhiên của đặc trưng: Khi chia một nút trong cây quyết định, thuật toán không tìm kiếm sự phân chia tốt nhất giữa tất cả các đặc trưng. Thay vào đó, nó chọn một tập hợp con ngẫu nhiên các đặc trưng và tìm sự phân chia tối ưu chỉ trong tập hợp con đó. Điều này đảm bảo rằng các cây đa dạng và ngăn một vài đặc trưng mạnh chi phối tất cả các cây.

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

Các Ứng dụng Thực tế

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 các mô hình Random Forest để đánh giá rủi ro tín dụng. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng như thu nhập, lịch sử vay và tuổi, mô hình có thể dự đoán khả năng khách hàng vỡ nợ. Nó cũng là một công cụ quan trọng trong AI trong tài chính để phát hiện các giao dịch thẻ tín dụng gian lận.
• Y tế: Trong lĩnh vực y tế, Random Forest có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh và phân tầng rủi ro bệnh nhân. Ví dụ: nó có thể phân tích hồ sơ bệnh nhân và các triệu chứng 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 đọc thêm về các ứng dụng tương tự trong tổng quan của chúng tôi về ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế.
• E-commerce (Thương mại điện tử): Các nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng Random Forest để xây dựng hệ thống đề xuất đề xuất sản phẩm cho người dùng dựa trên lịch sử duyệt web, mô hình mua hàng và các hành vi khác của người dùng.

Mối quan hệ với các mô hình khác

Điều quan trọng là phải hiểu cách Random Forest liên quan đến các mô hình khác trong bối cảnh AI.

• Cây quyết định: Về cơ bản, Random Forest là một tập hợp các cây quyết định. Mặc dù một cây quyết định duy nhất rất dễ diễn giải, nhưng nó dễ bị quá khớp với dữ liệu huấn luyện. Random Forest khắc phục hạn chế này bằng cách tính trung bình kết quả của nhiều cây, tạo ra một mô hình tổng quát hơn.
• Các thuật toán Boosting (Boosting Algorithms): 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 các lỗi của cây trước đó. Ngược lại, Random Forest xây dựng các cây của nó một cách độc lập và song song.
• Mô hình học sâu: Random Forest rất hiệu quả đối với các bài toán có 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 Vision Transformers (ViT) vượt trội hơn nhiều. Trong thị giác máy tính, các tác vụ như phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn thể hiện được xử lý tốt nhất bởi các kiến trúc chuyên dụng như Ultralytics YOLO11.

Công nghệ và Công cụ

Một số thư viện học máy phổ biến cung cấp các triển khai của thuật toán Random Forest. Scikit-learn, một thư viện Python được sử dụng rộng rãi, cung cấp một triển khai Random Forest toàn diện với các tùy chọn để điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning). Mặc dù mạnh mẽ đối với nhiều tác vụ ML truyền thống, nhưng đối với các ứng dụng thị giác máy tính tiên tiến, các kiến trúc và nền tảng chuyên dụng 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 vấn đề AI thị giác thực tế.