内容
问：
公司如何使用随机森林模型进行预测？
A：
公司经常使用随机森林模型来进行机器学习过程的预测。随机森林使用多个决策树对给定的数据集进行更全面的分析。
单个决策树在根据二进制过程分离一个或多个变量的基础上工作。例如，在评估与一组汽车或车辆有关的数据集时，单个决策树可以按重量对每个单独的车辆进行分类和分类，将它们分为重型或轻型车辆。
随机森林建立在决策树模型上，并使模型更加复杂。专家们将随机森林描述为代表应用于多维空间的数据的“随机歧视”或“随机猜测”方法。随机判别往往是一种增强数据模型分析的方法，超出了单个决策树的范围。
基本上，随机森林会创建许多单独的决策树，这些决策树会在应用了特定数据集的情况下对重要变量进行处理。一个关键因素是，在随机森林中，每个决策树的数据集和变量分析通常会重叠。这对于模型很重要，因为随机森林模型会获取每个决策树的平均结果，并将其作为加权决策。从本质上讲，分析是通过各种决策树的所有表决，并建立共识以提供富有成效和逻辑的结果。
R-blogger站点提供了一个有效使用随机森林算法的示例，作家Teja Kodali举例说明了通过酸度，糖，二氧化硫含量，pH值和酒精含量等因素确定葡萄酒质量的例子。 Kodali解释了随机森林算法如何为每个单独的树使用特征的小的随机子集，然后利用得到的平均值。
考虑到这一点，希望使用随机森林机器学习算法进行预测建模的企业将首先将需要分解为一组产品的预测数据隔离，然后通过特定的训练将其应用于随机森林模型数据。机器学习算法利用训练数据并与之协同工作，以超越其原始编程的限制。在随机森林模型的情况下，该技术学会使用那些单独的决策树来建立其随机森林共识，从而形成更复杂的预测结果。
可以将其应用于业务的一种方法是采用各种产品属性变量，并使用随机森林来表示潜在的客户兴趣。例如，如果存在已知的客户兴趣因素，例如颜色，尺寸，耐用性，便携性或客户表示感兴趣的其他任何因素，则可以将这些属性输入数据集并根据其自身对多因素的独特影响进行分析分析。