Hallo wereld,

Vandaag kan ik met trots aankondigen dat mijn Random Forest applicatie af is! Ik moet toegeven, ik begon te twijfelen of deze dag ooit nog zou komen. Maar, de aanhouder wint.

Het was echter niet de bedoeling om alleen een Random Forest te maken. De bedoeling was om hem te vergelijken met die van de scikit-learn library. In het bijzonder de applicatie van de EliteDataScience tutorial. Om dat te kunnen doen moest ik nog wat extra aanpassingen maken. Ten eerste moest de data verdeeld worden in een training- en testset. Vervolgens moest alle data gestandaardiseerd worden. Daarnaast moesten er ook nog wat statistische gegevens berekend worden om de prestatie van het algoritme te peilen.

Dit heb ik dan (onder andere) gedaan voor een random forest met 50 bomen met maximale diepte van 20 en een sample grootte van 100. Dat wil zeggen, er zijn 50 beslissingsbomen gemaakt met maximaal 20 lagen van vertakkingen, die gegroeid zijn op basis van 100 willekeurig geselecteerde gegevensrijen uit de trainingset. Daarnaast werden dan ook nog voor elk van die bomen slechts willekeurig 3 kwart van de kolommen geselecteerd. Dit zorgt voor extra variatie tussen de bomen. Deze bomen doen dan elk hun voorspelling en de voorspelling met de meeste stemmen wint.

Het resultaat is een model dat met succes de data van de rode wijn laadt en modelleert, met een r2-score van 0.31 (vs 0.47) en een mean-squared-error van 0.5 (vs 0.33). Ter herhaling, de r2 score geeft aan hoe goed de fit van het model is. De mean-squared-error geeft aan hoe nauwkeurig het model is. Oftewel, mijn model is een slechtere fit en minder nauwkeurig. Dit was echter te verwachten, aangezien mijn model niet automatisch getuned wordt en ik de hyperparameters willekeurig gekozen heb.

Daarnaast heb ik ook de nauwkeurigheid van het model laten uitrekenen, welke 0.67 was. Niet al te slecht dus, het raadt het 2 van de 3 keer goed. Voor het sk-learn model is dit echter niet direct uit te rekenen aangezien deze in tegenstelling tot mijn model geen categorische maar numerieke voorspellingen maakt. Hierdoor zijn alle voorspellingen automatisch niet exact juist, en moet ik dus de afgeronde waardes gebruiken. Als ik dat doe, krijg ik verrassend genoeg een nauwkeurigheid van slechts 0.69. Slechts 2 procent nauwkeuriger dan mijn eigen model!

Hoe dan ook is mijn missie geslaagd. Ik heb mijn eigen Random Forest algoritme gemaakt, en het vergeleken met het model van de EliteDataScience tutorial. Hiermee heb ik niet alleen veel geleerd over de werking van het Random Forest algoritme, ik heb ook mijn vaardigheid met Python enorm verbeterd!

De code kun je hier vinden. Ook heb ik de winesnobloader aangepast om de nauwkeurigheid uit te rekenen. In de toekomst zal ik misschien wat dieper ingaan op de werking en/of wat tutorials geven voor het maken van deze en mijn andere applicaties. Op het moment heb ik echter een probleem met mijn geluidsopname-kwaliteit, dus hoe ik dat ga doen weet ik nog niet. Maar, dat is alles voor nu.

Tot de volgende keer!