Prädiktion und Klassifikation mit
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- Samuel Siegel
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1 Prädiktion und Klassifikation mit Random Forest Prof. Dr. T. Nouri Technical University NW-Switzerland /35
2 Übersicht a. Probleme mit Decision Tree b. Der Random Forests RF c. Implementation & Tests RF d. Resultate e. Rückblick /35
3 Decision Tree 3/35
4 Probleme mit Decision Tree rule, conditions Gender =, FishLastWeek = ; FishLastWeek = Age = 3 Then Blood Pressure is High 7.4 4/35
5 a. Der Random Forests. Allgemeines. Die Erstellung eines Baumes. Random Trainingsets generieren. Baum erstellen 3. Wald testen 3. Scoring 5/35
6 Allgemeines zum Random Forest - Erweiterung des traditionellen Entscheidungsbaum-Modells - Viele Bäume - Weniger Splitvariablen - Zufällige Datensets - Kein Baum ist gleich wie der andere 6/35
7 . Random Trainingsets generieren. Daten einlesen. Anzahl Objekte (ntrain) und Anzahl Variablen (mdim) berechnen 3. Zufällig ntrain Objekte aus allen Objekte auswählen (Wiederholungen sind erlaubt) 4. Immer ntrain Objekte ergeben ein Training-Set Trn n 5. Mit jedem Training-Set wird ein Baum gebaut 7/35
8 . Random Trainingsets generieren x Case Obj. Nbr Class Var Var Var 3 Var 4 Var 5 ntrain = Anzahl Objekte Hier: ntrain = x 3x 3x (Die Trainingsdaten sollten repräsentativ für alle möglichen Daten sein.) Wähle zufällig ntrain Objekte aus den InputDate (Wiederholungen sind erlaubt) TrainingSet Trn 9 5 TrainingSet Trn 8/35
9 . Baum erstellen. Zufällig mtry Variablen aus den mdim Variablen aussuchen. mtry wird mit den Startparametern angegeben. Als gute Zahl für mtry wird mtry= mdim empfohlen. Hier wird mtry = verwendet. Var Var Var 3 Var 4 Var 5. Für die mtry Variablen wird berechnet, welche von ihnen die Trn i -Daten am besten aufteilt. (find best split) Dies kann mit dem Gini-Index, Entropie, usw. berechnet werden. In diesem Fall wurde folgende Entropieformel verwendet: p = + p "Entropie" p ln p ln n + n p + = Anz. richtig klassifizierte p - = Anz. falsch klassifizierte n = Anzahl Objekte 9/35
10 .. Node Case Obj. Nbr Class Var 6 Var 5 3 Var 3 Var 4 Var Im Node wird der Best Split bei Var und Var 4 gesucht. Var hat den kleineren Entropie -Wert Var ist der best Split Ent /35
11 .. Node,4,6,9 7,8 Rule : Wenn Var <=.5 dann Class =, Gehe zu Node Die Daten werden mit der Rule aufgeteilt. /35
12 .. Node Case Obj. Nbr Class Var Var 5 3 Var 3 Var 4 Var Im Node wird der Best Split bei Var und Var gesucht. Var hat den kleineren Entropie -Wert Ent.5 Var ist der best Split. /35
13 .. Node,4,6,9 7,8 9,4,6 Rule : Wenn Var <=.5 dann Class =, Gehe zu Node 4 Die Daten werden mit der Rule aufgeteilt. 3/35
14 ..3 Node 3 Case Obj. Nbr Class Var Var Var 3 Var 4 Var Im Node 3 befinden sich nur noch Objekte mit Class =, der Knoten ist daher rein und muss nicht mehr weiter gesplittet werden /35
15 ..3 Node 3,4,6,9 7,8 9,4,6 5/35
16 ..4 Node 4 Case Obj. Nbr 9 Class Var Var Var 3 Var 4 Var 5 5 Im Node 5 befinden sich nur noch Objekte mit Class =, der Knoten ist daher rein und muss nicht mehr weiter gesplittet werden. 6/35
17 ..4 Node 4,4,6,9 7,8 9,4,6 7/35
18 ..5 Node 5 Case Obj. Nbr 4 6 Class Var Var 5 3 Var 3 Var 4 Var Im Node 4 befinden sich nur noch Objekte mit Class =, der Knoten ist daher rein und muss nicht mehr weiter gesplittet werden. 8/35
19 ..5 Node 5,4,6,9 7,8 9,4,6 Der Fertig entwickelte Baum 9/35
20 .3 Wald evaluieren - Oob-TestSet erstellen - Objekte von Baum Klassifizieren lassen - Fehlerquote berechnen /35
21 .3. Oob-TestSet erstellen Case Obj. Nbr Class Var Var 5 4 Var 3 Var 4 Var Für den Test wird für jeden Baum Tree i ein TestSet verwendet. Dies sind jeweils diejenige Objekte, die nicht im TrainingsSet Trn i des Baum enthalten waren, gebildet /35
22 .3. Objekte Klassifizieren Obj. Nbr Class Var Var Var 3 Var 4 Var 5 Node Var Rule : Wenn Var <=.5 dann Class = Gehe zu Node Node Var Node3 IsLeaf Rule : Wenn Var <=.5 dann Class = Gehe zu Node 4 Node4 IsLeaf Node5 IsLeaf Objekt: Class = /35
23 .3.3 Für alle Bäume 3/35
24 .3.3 werden die Objekte Klassifiziert - Jeder Baum klassifiziert sein Oob-TestSet ObjektScore - Die ObjektScore gibt für jedes Objekt i an, mit welcher Wahrscheinlichkeit es falsch Klassifiziert wurde - Aussagekraft des Waldes = Durchschnitt aller ObjektScores Aussagekraft = mdim i = ObjektScore mdim i 4/35
25 .3.4 Fehlerquote berechnen Objekt Ausgewählt Davon falsch Fehler-% 4 5% 3 % 3 5% 4 5% % 6 % % % 9 % 3 % Total: 4.83% 5/35
26 3. Scoring Prädiktion und Klassifikation mit Random Forest Wenn ein Random Forest generiert wurde, können ihm beliebige Testdaten eingegeben werden. Jedes Test-Objekt wird von jedem Baum klassifiziert. Objekt i Objekt i Objekt i Objekt i Tree jbt Tree Tree Tree 3 Class = Class = Class = Class = Der Test Fall wird somit derjenigen Klasse zugewiesen, die am Meisten Stimmen erhält:voting 6/35
27 b. Implementation & Tests von RF - Implementierung des Modells in der SAS- Language - Einbindung in den Enterprise Miner 7/35
28 c. Tests - 4 Verschiedene Modelle - SAS Random Forest - Breiman Random Forest - Decision Tree - Decision Tree - 3 Verschiedene Datensets - SmallBPress Training / Test 5 Var. - Bank 5 Training / 5 Test 8 Var. - SatImage 4435 Training / Test 36 Var. 8/35
29 c. Tests - Durchläufe mit, 5, und Bäumen für alle Forest Modelle - Supervised und Unsupervised Scoring mit allen Modellen 9/35
30 d. Resultate / Supervised DatenSet SAS RF RF Hybrid Breiman RF Decision Tree Decision Tree SmallBPress % % % % % Bank % % % % % SatImage % % % 94% - Supervised Scoring Trees % 9% 8% 7% 6% 5% SmallBPress Bank SatImage 4% SAS RF RF Hybrid Breiman RF Decision Tree Decision Tree 3/35
31 d. Resultate / Unsupervised DatenSet SAS RF RF Hybrid Breiman RF Decision Tree Decision Tree SmallBPress 8% 5% 8% 5% 6% Bank 93% 93% 94% 8% 9% SatImage 9% 9% 9% 84% - Unsupervised Scoring Trees % 9% 8% 7% 6% SmallBPress Bank SatImage 5% 4% SAS RF RF Hybrid Breiman RF Decision Tree Decision Tree 3/35
32 d. Resultate - Random Forest liefert die besseren Resultate als traditionelle Modelle - Voraussetzung ist eine Mindestanzahl von Bäumen(mehr als ) - Somit ist das Random Forest - Modell eine bessere Alternative zum Decision Tree 3/35
33 Zusammenfassung 33/35
34 e. Rückblick - Erste Kommerzielle Implementation - Random Forest liefert bessere Ergebnisse Klassifikation/Vorhersage als Decision Trees - Nur die besten aussagekräftigsten Bäume wählen ====> Besser Modell 34/35
35 35/35
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