Erfahren Sie mit diesem einfachen Leitfaden, wie ein Random Forest funktioniert. Lernen Sie das leistungsstarke Modell für maschinelles Lernen kennen und erfahren Sie, wie Sie die Random-Forest-Klassifizierung verwenden können.
Random Forest ist einer der leistungsstärksten und beliebtesten Algorithmen zur Erstellung von ML-Modellen. Dieses überwachte Lernmodell erstellt mehrere Entscheidungsbäume und kombiniert dann Prognosen aus diesen Bäumen, um genauere und zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen. Die Fähigkeit des Algorithmus, Probleme mit fehlenden oder verrauschten Daten zu umgehen, ist einer der Hauptgründe, warum er häufig für Anwendungen wie Kreditwürdigkeitsprüfung, Bedarfsprognose und Bildklassifizierung eingesetzt wird.
In diesem Leitfaden besprechen wir, wie der Random Forest funktioniert und warum er ein wichtiges Werkzeug für die Entwicklung zuverlässiger maschineller Lern- und KI-Modelle ist.
Random Forest ist ein Ensemble-Algorithmus für maschinelles Lernen, der während seiner Trainingszeit viele Entscheidungsbäume erstellt. Jeder Baum wird auf einer zufälligen Teilmenge des gesamten Trainings-Datasets trainiert, wählt zufällig eine bestimmte Anzahl von Datenattributen aus jedem Entscheidungspunkt innerhalb des Baums aus und generiert dann eigene Prognosen.
Modelle, die mithilfe von Random Forest erstellt wurden, können sowohl für die Klassifizierung (bestimmt, welche Prognose von den meisten Bäumen ausgewählt wird) als auch für die Regressionsanalyse (ein Durchschnitt der Prognosen aus allen Bäumen) verwendet werden.
Ein Modell, das E-Mail-Nachrichten als Spam oder nicht als Spam klassifiziert, analysiert beispielsweise die Ergebnisse aus allen Baumgruppen und wählt die Klassifizierung, die von der Mehrheit von ihnen gewählt wird. Im Gegensatz dazu würde ein Modell zur Vorhersage der Eigenheimpreise die Ergebnisse aller Bäume durchschnittlich berechnen.
Diese Methode reduziert das Risiko, dass extreme Prognosen die Endergebnisse verzerren, und bietet einfache Möglichkeiten, die Konfidenz und Variabilität jeder Prognose zu messen.
Auf ihrer grundlegendsten Ebene ist ein Random Forest ein Ensemble von Entscheidungsbäumen. Es gibt jedoch viele praktische Unterschiede zwischen der Funktionsweise dieser beiden Ansätze.
Ein Entscheidungsbaum nutzt das gesamte Trainings-Dataset und berücksichtigt alle verfügbaren Features (Datenattribute wie Standort, Größe und Alter eines Heims) bei seinen Prognosen. Ein Random Forest erstellt mehrere Bäume aus diesem Dataset und wählt zufällig Merkmale aus jedem aus, um Ergebnisse zu generieren.
Entscheidungsbäume folgen einem geraden Weg und generieren eine einzige Prognose. Ein Random Forest erhält Vorhersagen von jedem Baum und generiert eine Gesamtvorhersage, indem die Ergebnisse gezählt oder gemittelt werden.
Entscheidungsbäume haben eine einfach zu erklärende Methode, um zu Prognosen zu gelangen. Ein Random Forest ist viel komplexer, was es schwieriger macht, individuelle Prognosen zu erklären.
Ein Entscheidungsbaum ist viel einfacher, lässt sich schneller trainieren und benötigt deutlich weniger Rechen- und Speicherressourcen. Das Training mehrerer Bäume in einem Random Forest kann rechenaufwendig sein und längere Trainingszeiten erfordern.
Entscheidungsbäume können sehr genau sein, sind aber auch anfällig für Überanpassung, was dazu führt, dass ein Modell weniger genaue Prognosen trifft, wenn es Daten außerhalb seines Trainingssets präsentiert. Entscheidungsbäume können auch stärker durch fehlende oder verrauschte Daten beeinflusst werden. Die Vorhersagen, die Random-Forest-Algorithmen generieren, gelten im Allgemeinen als genauer, stabiler und robuster.
Random Forest erstellt Hunderte von Entscheidungsbäumen, die jeweils aus verschiedenen zufälligen Stichproben von Trainingsdaten lernen und unterschiedliche Kombinationen von Datenmerkmalen berücksichtigen. Anschließend kombinieren sie all ihre Prognosen durch Abstimmung oder Mittelwertbildung, um ein genaueres und zuverlässigeres Ergebnis zu erzielen, als es ein einzelner Baum erreichen könnte.
Im Folgenden haben wir die wichtigsten Schritte zusammengefasst, die der Random Forest von den Rohdaten bis zur endgültigen Prognose durchläuft:
Der Algorithmus nimmt das ursprüngliche Trainings-Dataset und bereitet es für die Verarbeitung auf. Eventuell erforderliche Reinigung, Formatierung oder Vorverarbeitung sind in dieser Phase abgeschlossen.
Random Forest verwendet eine statistische Stichprobenmethode namens Bagging (auch bekannt als Bootstrap-Aggregation), um Datenpunkte zufällig für jeden Baum auszuwählen, wobei sich viele der gleichen Datenpunkte über mehrere Bäume hinweg wiederholen. So wird sichergestellt, dass jeder Baum eine etwas andere Version der Trainingsdaten sieht.
Jeder Baum wird durch wiederholtes Aufteilen des Datasets erstellt, um neue Zweige zu erstellen. Wenn Sie beispielsweise einen Baum bauen, um vorherzusagen, ob jemand wahrscheinlich ein neues Auto kauft, teilt sich der Baum möglicherweise basierend darauf, ob sein Jahreseinkommen über oder unter 100.000 USD liegt, und wiederum davon, ob er älter als 30 Jahre ist. An jedem Entscheidungspunkt wählt der Algorithmus zufällig eine Untermenge verfügbarer Merkmale aus und wählt eine aus, die die klarste Trennung zwischen verschiedenen Ergebnissen schafft.
Der Algorithmus wiederholt die Schritte 2 und 3 an beliebiger Stelle zwischen 100 und 1000 Mal, um eine Sammlung verschiedener Entscheidungsbäume zu erstellen. Jeder Baum lernt unterschiedliche Muster, weil er unterschiedliche Daten sieht und unterschiedliche Merkmale berücksichtigt.
Wenn neue Daten eintreffen, trifft jeder Baum im Forest selbstständig seine eigene Prognose, indem er seine gelernten Entscheidungsregeln befolgt. Dies führt zu mehreren separaten Prognosen für denselben Eingang.
Bei Klassifizierungsproblemen zählt der Algorithmus Stimmen aus allen Bäumen und wählt die Klasse mit den meisten Stimmen aus. Bei Regressionsproblemen wird der Durchschnitt aller Baumvorhersagen berechnet, um das Endergebnis zu erhalten.
Der Algorithmus liefert die konsolidierte Vorhersage zusammen mit optionalen Konfidenzmessgrößen, die darauf basieren, wie viel Übereinstimmung zwischen den einzelnen Bäumen bestand.
Egal, ob für die Klassifizierung oder Random-Forest-Regression: Das Random-Forest-Modell liefert hervorragende Ergebnisse aus komplexen Datasets mit minimaler Anpassung. Hier einige der wichtigsten Vorteile, die Random Forest zu einem Algorithmus für Data Scientists machen:
Der Random Forest liefert konstant eine starke Prognose-Performance über verschiedene Datasets und Problemtypen hinweg. Die kollektive Entscheidung von Hunderten von Bäumen führt in der Regel zu genaueren Ergebnissen als die eines einzelnen Baumes.
Im Gegensatz zu einzelnen Entscheidungsbäumen, die sich Trainingsdaten zu eng merken können, bietet der Random Forest natürlichen Schutz vor Überanpassung. Jeder Baum sieht unterschiedliche Daten und Merkmale, eliminiert individuellen Bias und Fehler und führt zu einer besseren Generalisierung, wenn neue Daten präsentiert werden.
Random Forest arbeitet nahtlos mit gemischten Datentypen, einschließlich Zahlenwerten (wie Alter oder Einkommen) und kategorialen Variablen (wie Farbe oder Marke), ohne dass eine umfangreiche Vorverarbeitung erforderlich ist. Dies macht es zu einer guten Wahl für reale Datasets, die unübersichtliche Informationen in verschiedenen Formaten enthalten.
Der Algorithmus ordnet automatisch ein, welche Eingangsvariablen den größten Einfluss auf eine bestimmte Prognose hatten – eine Technik, die als Feature-Wichtigkeit bezeichnet wird. Data Scientists können so ihre Daten besser verstehen, wichtige Faktoren identifizieren und Modelle potenziell vereinfachen, indem sie sich auf die wichtigsten Variablen konzentrieren.
Random Forest ist äußerst resistent gegen Ausreißer, Rauschen und kleine Änderungen in den Trainingsdaten. Wo andere Algorithmen mit geringen Datenabweichungen drastisch andere Ergebnisse erzielen, behält der Random Forest eine gleichbleibende Performance bei und ist damit zuverlässig für Produktionsumgebungen.
Random Forest funktioniert „out of the box“ mit Standardeinstellungen gut. So ist sie für Anwender:innen aller Erfahrungsstufen zugänglich und ermöglicht eine schnelle Entwicklung von Prototypen und Baseline-Modellen.
Im Folgenden haben wir die wichtigsten Nachteile und Einschränkungen der Verwendung des Random-Force-Modells zusammengefasst:
Im Gegensatz zu einem einzelnen Entscheidungsbaum, bei dem es einfach ist, den genauen Entscheidungspfad nachzuverfolgen, verwendet der Random Forest Hunderte von Bäumen, um eine endgültige Vorhersage zu treffen. Dies erschwert die Erklärung, warum eine bestimmte Prognose getroffen wurde, und schränkt ihre Verwendung in regulierten Branchen oder Situationen ein, die eine transparente Entscheidungsfindung erfordern.
Hunderte von Bäumen aufzubauen, dauert viel länger als ein einzelnes Modell zu trainieren. Wenn die Anzahl der Bäume wächst, nimmt die Prognosezeit proportional zu, was für Echtzeitanwendungen oder Umgebungen mit begrenzten Ressourcen problematisch sein kann.
Bei Datasets, bei denen eine Klasse deutlich häufiger vorkommt als andere (z. B. Spam-Filterung, bei der die Mehrheit der Nachrichten legitim ist), kann der Zufallsforest bei der Erkennung der seltenen Ausnahmen, bei denen Genauigkeit am wichtigsten ist, schlecht abschneiden.
Random Forest erfordert das Speichern aller einzelnen Bäume, was bei großen Datasets oder der Erstellung von Forests mit Hunderten von Bäumen zu einem Engpass werden kann.
Random Forest ist zwar generell gut, um eine Überanpassung zu vermeiden, kann aber dennoch Probleme beim Umgang mit extrem unübersichtlichen oder ungenauen Daten haben. Wenn in den Trainingsdaten dieselben Fehler auftreten, kann der Algorithmus diese Fehler als vertrauenswürdig ansehen, was zu weniger genauen Vorhersagen führt, wenn neue Daten präsentiert werden.
Im Folgenden haben wir reale Anwendungen von Zufallswäldern in verschiedenen Branchen zusammengefasst:
Banken, Kreditkartenunternehmen und andere Finanzdienstleistungsunternehmen nutzen den Random Forest, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren, indem sie Ausgabenmuster, Transaktionsorte, Beträge und Zeitpunkte analysieren. Der Algorithmus kann ungewöhnliches Verhalten schnell kennzeichnen, wie z. B. Käufe im Ausland oder mehrere hochwertige Transaktionen über einen kurzen Zeitraum, und hilft so, Finanzbetrug in Echtzeit zu erkennen.
Gesundheitsdienstleister nutzen Random Forest, um Krankheiten zu diagnostizieren, indem sie Patientensymptome, Laborergebnisse, Krankengeschichte und demografische Informationen analysieren. Krankenhäuser nutzen sie beispielsweise zur Vorhersage des Risikos einer Rückübernahme von Patient:innen oder zur Erkennung von Frühsymptomen wie Diabetes oder Herzerkrankungen anhand mehrerer Gesundheitsindikatoren.
Wertpapierfirmen und Handelsplattformen nutzen Random Forest, um Kursänderungen an der Börse zu prognostizieren, indem sie technische Indikatoren, Handelsvolumen, Marktstimmung und Wirtschaftsdaten analysieren. Obwohl Marktprognosen nach wie vor eine Herausforderung darstellen, hilft der Algorithmus, Muster auf Finanzmärkten zu erkennen und Händler bei fundierteren Kauf-/Verkaufsentscheidungen zu unterstützen.
Streamingdienste, Telekommunikationsanbieter und Softwareanbieter nutzen Random Forest, um Kund:innen zu identifizieren, die kurz vor der Kündigung stehen. Durch die Analyse von Nutzungsmustern, Zahlungshistorie, Kundenserviceinteraktionen und demografischen Daten können Unternehmen proaktiv Angebote zur Bindung an gefährdete Kund:innen ausrichten.
Online-Händler nutzen Random Forest, um Produktempfehlungen zu unterbreiten, indem sie Kaufhistorie, Browserverhalten und Produktähnlichkeiten analysieren. Der Algorithmus trägt zur Umsatzsteigerung bei, indem er relevante Produkte vorschlägt, die Kund:innen wahrscheinlich anhand von Mustern ähnlicher Benutzer:innen kaufen.
Banken und kreditgebende Institute nutzen Random Forest, um Kreditanträge zu bewerten, indem sie Faktoren wie Kredithistorie, Einkommen, Beschäftigungsstatus und Schuldenquote analysieren. So können Kreditgeber genauere Entscheidungen darüber treffen, ob sie Darlehen genehmigen und welche Zinssätze sie verschiedenen Antragstellern anbieten wollen.
Random Forest ist ein vielseitiges und leistungsstarkes Tool zur Erstellung von Prognosen und liefert eine gleichbleibend hohe Genauigkeit für alle Anwendungen, von der Betrugserkennung und medizinischen Diagnose bis hin zum Spam-Filter. Durch die Verwendung mehrerer Entscheidungsbäume vermeidet Random Forest die meisten Probleme im Zusammenhang mit unübersichtlichen Daten und Überanpassung und ist damit eine grundlegende Technologie für die Entwicklung von ML-Modellen. Dank der Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten und eine gute Leistung ohne umfassende Optimierung zu erzielen, sind sie für Benutzer aller Kenntnisstufen zugänglich. Da Daten immer komplexer werden, bleiben robuste Ensemblemethoden wie der Random Forest für Praktiker, die leistungsstarke KI-Systeme aufbauen wollen, unerlässlich.
Der „Zufall“ kommt aus zwei wichtigen Quellen: Jeder Baum wird mit einer zufällig ausgewählten Teilmenge Ihrer Daten trainiert, und jeder Baum berücksichtigt nur eine zufällige Handvoll Faktoren an jedem Entscheidungspunkt. Diese Zufälligkeit macht den Algorithmus leistungsstark, indem die Bäume gezwungen werden, verschiedene nützliche Muster zu finden, die sich gegenseitig ergänzen.
Stellen Sie sich einen Entscheidungsbaum so vor, als würden Sie eine Person nach ihrer Meinung fragen, während ein Random Forest wie eine Umfrage in einem Raum von 100 Personen ist, von denen jede leicht unterschiedliche Informationen zu dem Problem bringt. Indem Sie all ihre Antworten durch Abstimmung oder Durchschnitt kombinieren, erhalten Sie eine viel zuverlässigere und genauere Prognose, als sich nur auf das Urteil einer Person zu verlassen.
Random Forest ist ein ausgezeichneter Ausgangspunkt, wenn Sie eine hohe Genauigkeit wollen, ohne viel Zeit mit Einstellungen zu verbringen, insbesondere wenn Sie mit gemischten Datentypen arbeiten oder verstehen müssen, welche Faktoren am wichtigsten sind. Wenn Sie jedoch genau erklären müssen, warum jede Prognose getroffen wurde, sollten Sie stattdessen einfachere, interpretierbare Algorithmen in Erwägung ziehen.
