Random Forest ist ein beliebter Algorithmus für maschinelles Lernen, der sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Es handelt sich um eine Art Ensemble-Lernmethode, bei der mehrere Entscheidungsbäume kombiniert werden, um genauere Vorhersagen zu treffen.
Bei einem Random Forest wird jeder Entscheidungsbaum auf einer Teilmenge der Daten und einer Teilmenge der Merkmale trainiert. Die endgültige Vorhersage ergibt sich aus der Durchschnittsbildung der Vorhersagen aller einzelnen Bäume. Diese Methode trägt dazu bei, die Überanpassung zu verringern und die Gesamtleistung des Modells zu verbessern.
Auch wenn das Konzept eines Random Forest komplex erscheinen mag, lässt es sich anhand einer lustigen und einprägsamen Geschichte leicht verstehen. In der folgenden Geschichte wird das Konzept des Random Forest anhand von Tieren in einem Wald veranschaulicht, um die Idee Menschen aller Altersgruppen zugänglicher zu machen.
Wie Sie Ihren Kindern den Random Forest erklären
Es war einmal in einem Zauberwald, in dem es viele verschiedene Pflanzen gab, an denen unterschiedliche Früchte wuchsen.
Ein weiser alter Zauberer wollte herausfinden, welche Pflanzen die leckersten Früchte tragen. Er bat seine Freunde, die Waldtiere, ihm dabei zu helfen.
Jedes Tier im Wald hatte seine eigene besondere Fähigkeit, Beeren zu schmecken, wie z. B. der Hase, der jede Süße noch besser als Menschen schmecken kann, oder der Fuchs, der das Saure besonders gut wahrnehmen konnte.
Dann entwickelte der Zauberer einen Plan, um herauszufinden, welche Pflanze die leckersten Früchte tragen. Denn der Zauberer wusste, dass einige Waldtiere voreingenommen sind und ihren Lieblingsfrüchten eine höhere Punktzahl geben könnten.
Also macht es der Zauberer den Waldtieren sehr schwer. Manchen verband er die Augen, damit sie die Farbe der Frucht nicht sehen und sie nur schmecken. Anderen wieder setzte er eine Klammer auf die Nase, damit sie die Frucht nicht riechen, sondern nur die Farbe sehen. Manchen Waldtiere hat er sogar verraten wie alt die Pflanze ist, von dem er die Frucht gepflückt hat und wie lange die Sonne täglich auf die Pflanze scheint.
Jedes Waldtier verkostete die Früchte und bewertete sie. Dazu nutzte jedes Tier seine besondere Fähigkeit, um die Beeren zu schmecken und ihnen eine Bewertung zu geben, von „ohje igitt“ bis „sehr lecker“!
Dann sah sich der Zauberer alle Bewertungen an und wählte die Pflanzen aus, die von den meisten Waldtieren die höchste Punktzahl erhielten.
Auf diese Weise konnte der Zauberer die Pflanzen finden, die die schmackhaftesten Früchte hervorbringen, ohne dass die Voreingenommenheit eines Waldtiers die Ergebnisse beeinflusste.
Und so konnten die Tiere des Zauberwaldes das ganze Jahr über köstliche Früchte genießen, dank ihres mächtigen Zauberers!
Vereinfacht dargestellt, funktioniert so der Random Forest beim maschinellen Lernen – indem mehrere „Meinungen“ von Entscheidungsträgern gebildet und ihre Entscheidungen kombiniert werden, um eine genauere Vorhersage zu erhalten.
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