مواد
سوال:
پیشن گوئی کے لئے کمپنیاں بے ترتیب جنگل کے ماڈل کیسے استعمال کرسکتی ہیں؟
A:
کمپنیاں اکثر مشین سیکھنے کے عمل سے پیش گوئیاں کرنے کے لئے جنگل کے بے ترتیب ماڈل استعمال کرتی ہیں۔ بے ترتیب جنگل ایک دیئے گئے ڈیٹا سیٹ کا زیادہ سے زیادہ مجموعی تجزیہ کرنے کے لئے متعدد فیصلہ کن درختوں کا استعمال کرتا ہے۔
ایک واحد فیصلہ کن درخت بائنری عمل کے مطابق کسی متغیر یا متغیر کو الگ کرنے کی بنیاد پر کام کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، کاروں یا گاڑیوں کے سیٹ سے متعلق اعداد و شمار کے سیٹوں کا اندازہ کرنے میں ، ایک ہی فیصلہ کن درخت وزن کے لحاظ سے ہر ایک گاڑی کو الگ الگ اور ہلکی گاڑیوں میں الگ کرکے درجہ بندی کرسکتا ہے۔
بے ترتیب جنگل فیصلے والے درخت کے ماڈل پر استوار ہوتا ہے ، اور اسے مزید نفیس بنا دیتا ہے۔ ماہرین بے ترتیب جنگلات کے بارے میں بات کرتے ہیں کیونکہ کثیر جہتی خالی جگہوں پر لاگو ڈیٹا پر "اسٹاکسٹک امتیاز" یا "اسٹاکسٹک اندازہ لگانے" کے طریقہ کار کی نمائندگی کرتے ہیں۔ اسٹاکسٹک امتیاز اعداد و شمار کے ماڈلز کے تجزیہ کو بڑھانے کا ایک طریقہ ہے جو ایک بھی فیصلہ کن درخت کرسکتا ہے۔
بنیادی طور پر ، ایک بے ترتیب جنگل متعدد انفرادی فیصلے کے درختوں کو تشکیل دیتا ہے جن کے ذریعہ ایک خاص ڈیٹا سیٹ کے ساتھ اہم متغیرات پر کام کیا جاتا ہے۔ ایک اہم عنصر یہ ہے کہ بے ترتیب جنگل میں ، ہر فیصلے والے درخت کا ڈیٹا سیٹ اور متغیر تجزیہ عام طور پر اوور لیپ ہوجاتا ہے۔ یہ ماڈل کے ل important اہم ہے ، کیوں کہ جنگل کے بے ترتیب ماڈل ہر فیصلے والے درخت کے لئے اوسط نتائج لیتے ہیں ، اور ان کو وزن کے فیصلے میں شامل کرتے ہیں۔ مختصرا، یہ تجزیہ مختلف فیصلوں والے درختوں کے تمام ووٹوں کو لے رہا ہے اور نتیجہ خیز اور منطقی نتائج پیش کرنے کے لئے اتفاق رائے پیدا کررہا ہے۔
رینڈم جنگل الگورتھم کو پیداواری طور پر استعمال کرنے کی ایک مثال آر بلاگر سائٹ پر دستیاب ہے ، جہاں مصنف تیجا کوڈالی املتا ، شوگر ، سلفر ڈائی آکسائیڈ کی سطح ، پییچ ویلیو اور الکحل کے مواد جیسے عوامل کے ذریعہ شراب کے معیار کا تعین کرنے کی مثال لیتے ہیں۔ کوڈالی وضاحت کرتے ہیں کہ کس طرح ایک بے ترتیب جنگل الگورتھم ہر فرد کے درخت کے ل features خصوصیات کا ایک چھوٹا سا بے ترتیب سبسیٹ استعمال کرتا ہے ، اور اس کے نتیجے میں اوسط استعمال کرتا ہے۔
اس کو ذہن میں رکھتے ہوئے ، پیش گوئی کرنے والے ماڈلنگ کے ل rand بے ترتیب جنگل مشین سیکھنے کے الگورتھم استعمال کرنے کے خواہشمند کاروباری افراد پہلے پیش گوئی کرنے والے اعداد و شمار کو الگ الگ کردیں گے اور اسے تربیت کے ایک مخصوص سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے بے ترتیب جنگل ماڈل پر لاگو کریں گے۔ ڈیٹا مشین لرننگ الگورتھم اس ٹریننگ کا ڈیٹا لیتے ہیں اور اس کے ساتھ اپنے اصل پروگرامنگ کی رکاوٹوں سے آگے بڑھ کر کام کرتے ہیں۔ جنگل کے بے ترتیب ماڈل کے معاملے میں ، یہ ٹیکنالوجی جنگل کے اتفاق رائے کو بڑھانے کے لئے انفرادی فیصلے والے درختوں کا استعمال کرتے ہوئے مزید نفیس پیش گوئی کرنے والے نتائج مرتب کرنا سیکھتی ہے۔
ایک طریقہ جس سے اس کا اطلاق کاروبار پر کیا جاسکتا ہے وہ یہ ہے کہ مختلف پراپرٹیز پراپرٹی متغیرات لیں اور صارفین کے ممکنہ مفاد کو ظاہر کرنے کے لئے بے ترتیب جنگل کا استعمال کریں۔ مثال کے طور پر ، اگر کسٹمر کے دلچسپی کے عوامل جیسے رنگ ، سائز ، استحکام ، پورٹیبلٹی یا کوئی اور چیز ہے جس میں صارفین نے دلچسپی کا اشارہ دیا ہے تو ، ان خصوصیات کو ڈیٹا سیٹ میں کھلایا جاسکتا ہے اور ملٹی فیکٹر کے لئے ان کے اپنے منفرد اثر کی بنیاد پر تجزیہ کیا جاسکتا ہے۔ تجزیہ.