Modellerin birleştirilmesi (Ensemble Learning) – 3

Rastgele Ormanlar (Random Forests)

Karar ağaçları yazımızda (Link), karar ağaçlarının, rastgele ormanlar algoritmasının temel bileşeni olduğunu belirtmiştik. Rastgele ormanlar, çok sayıda karar ağacının bagging ya da pasting metodları ile bir araya getirilmesinden oluşur.

Şimdi Scikit-Learn ile basit bir örnek yapalım.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

İlk olarak gerekli fonksiyonları içeri aktardık.

iris = load_iris()

Iris verisetini kullanıyoruz.

rnd_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, n_jobs=-1)

rnd_clf.fit(iris["data"], iris["target"])

RandomForestClassifier oluşturduk, verilerimizi sınıflandırıcıya besledik.

Bir karar ağacına baktığımızda, önemli öznitelikler ağacın köküne daha yakın olurken, daha az önemli öznitelikler ya yapraklara yakın olur ya da ağaçta hiç yer almaz. Scikit-Learn özniteliklerin ortalama derinliklerini hesaplayarak her bir özniteliğin önemini belirlemektedir.

for name, score in zip(iris["feature_names"], rnd_clf.feature_importances_):
    print(name, score)

Kodları ile her bir özniteliğin önemini bulabiliriz. Elde ettiğimiz sonuç:

sepal length (cm) 0.0918271253358
sepal width (cm) 0.0216824461621
petal length (cm) 0.425945599227
petal width (cm) 0.460544829275

En önemli öznitelikler petal length ve petal width olarak gözükmektedir.

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere.

Kaynaklar

  1. Geron, A. (2017). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems. Sebastopol: OReilly UK Ltd.

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s