Door de bomen het bos zien

Hallo wereld,

Wat zijn random forests? Hoe werken ze? Waar worden ze voor gebruikt? Nou, laat ik om dat uit te leggen eerst een stap terug doen en wat uit leggen over machine learning en decision trees. Random forests zijn namelijk machine learning algoritmes die zijn opgebouwd uit decision trees.

Machine learning is het subgebied binnen kunstmatige intelligentie dat zich bezig houdt met het bedenken en trainen van algoritmes die leren van gegevens. Het zijn programma’s met een aantal variabele parameters die zich aan passen aan een dataset om een zo effectief mogelijk eindprogramma te realiseren. Het is te vergelijken met de manier waarop wij leren. Op basis van de gebeurtenissen in ons verleden passen wij ons gedrag aan voor de gebeurtenissen in de toekomst.

Soms krijgen wij hier begeleiding bij, van ouders en leraren, die ons vertellen wat we wel of niet moeten of kunnen doen. Op andere momenten zoeken we het zelf uit, met vallen en opstaan. Zo is het ook met machine learning. Je hebt daarbij supervised (onder toezicht) en unsupervised (zonder toezicht) leren.

Decision trees (beslissingsbomen) vallen onder de supervised categorie. Wat houdt dit in? Nou, je moet het algoritme in principe les geven. Je geeft het een gelabelde dataset, dat wil zeggen een dataset met de gewenste antwoorden bijgevoegd. Bijvoorbeeld een verzameling van plaatjes van honden en katten met de labels hond of kat. Op basis daarvan kan het algoritme leren wat het verschil is tussen honden en katten en nieuwe plaatjes zelf leren categoriseren. Decision trees worden gebruikt voor classificatie en regressie. Bij classificatie wordt de data gecategoriseerd, net zoals bij het voorbeeld met honden en katten. Bij regressie wordt er een continue waarde aan toegedeeld. Bijvoorbeeld een algoritme dat de leeftijd van een mens of dier op basis van een foto bepaalt.

Decision trees leren data te categoriseren aan de hand van een model met knooppunten en vertakkingen. Bij elk knooppunt wordt een datapunt getest op een bepaalde variabele en op basis daarvan wordt bepaald naar welk volgende knooppunt het gaat voor de volgende test. Uiteindelijk komt het dan uit bij een eindknooppunt, een blad (leaf). Hierbij wordt het datapunt dan gelabeld binnen een een bepaalde klasse (of een continue waarde in het geval van regressie). Een voorbeeld?

Hierbij zijn de vierkanten dan dus de knooppunten, de lijntjes de takken en de rondjes de bladeren. Hoe bepaalt het algoritme wat de criteria zijn waar op getest wordt in de knooppunten? Brute kracht in principe. Bij elk knooppunt wordt voor elke variabele voor een groot aantal waarden getest tot wat voor split het zou zorgen in de dataset. Uiteindelijk wordt dan gewoon de split gekozen die de data het beste opsplitst. Dit proces wordt herhaald tot de gekozen eindcriteria bereikt worden (bijvoorbeeld de maximale lengte voor de boom).

Decision trees hebben echter de vervelende gewoonte om data te ‘overfitten’. Ze vormen zichzelf op een manier die heel nauwkeurig de trainingset kan modeleren, maar doen dit zo overdreven dat ze het slecht doen voor nieuwe gegevens. Ze leren de antwoorden in plaats van de patronen. Om dit te voorkomen kun je de decision trees ‘snoeien’. Dit houdt in dat je hem kleiner maakt zodat hij niet te gefocust raakt op de details. Maar er zijn ook andere oplossingen, en een daarvan is het random forest algoritme.

Een random forest is precies dat wat de naam al suggereert: een verzameling van random bomen, beslissingsbomen. Er wordt een verzameling van decision trees gegenereerd met random variaties in de trainingset en input variabelen. Deze decision trees krijgen dan elk een stem. In het geval van classificatie wordt het uiteindelijke antwoord bepaald door de meerderheid van die stemmen. In het geval van regressie wordt het gemiddelde genomen. Op deze manier wordt voorkomen dat het model overfit raakt, iets wat vooral een risico is voor trainingsets met veel variabelen en weinig datapunten. Random forests daarentegen kunnen daar over het algemeen uitstekend mee omgaan.

Dit en het feit dat ze over het algemeen vrij simpel te trainen zijn maakt ze erg populair. Ze doen het vooral goed voor classificatie maar zijn ook geschikt voor regressie. Ze worden gebruikt bij allerlei toepassingen op allerlei gebieden. Ze worden gebruikt door banken om kandidaten voor een lening te beoordelen. Ze worden gebruikt op de beurs om trends te voorspellen. Ze worden gebruikt in computer visie, bijvoorbeeld voor X-box connect. En nog veel meer.

En dat is het. Simpel nietwaar? Natuurlijk komt er wat meer bij kijken als je zo’n decision tree of random forest zelf wilt implementeren en trainen. Maar daarover later meer. Ik wil er namelijk eerst voor zorgen dat je het grote plaatje duidelijk hebt. Door de bomen het bos zien aldus. Bovendien heb ik de details zelf ook nog niet allemaal op een rijtje. Een boom tegelijk planten en zo. Maar, dat is alles voor nu.

Tot de volgende keer!

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.