Trong thời đại hiện đại với sự lan rộng không ngừng của dữ liệu, việc áp dụng các mô hình học máy để dự đoán và phân tích đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Có thể nói thu nhập cá nhân là một lĩnh vực khá quan trọng và có nhiều ứng dụng thiết yếu trong thời buổi ngày nay. Thu nhập cá nhân không chỉ là con số trên giấy tờ mà còn là một đại lượng có ảnh hưởng sâu rộng đến cuộc sống của mỗi người. Nó không chỉ đo lường khả năng tài chính mà còn phản ánh mức độ tự do tài chính, từ đó giúp tiếp cận các nguồn lực và cơ hội trong xã hội. Thu nhập ổn định mang lại còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiết kiệm, đầu tư vào giáo dục, y tế, và các mục tiêu cá nhân. Khi nói về việc dự đoán thu nhập cá nhân, chúng ta đang mở ra cánh cửa cho rất nhiều ứng dụng quan trọng. Trong lĩnh vực tài chính, việc dự đoán thu nhập cá nhân có thể hỗ trợ quá trình đánh giá rủi ro tín dụng, giúp ngân hàng xác định khả năng hoàn trả vay vốn của người vay một cách chính xác hơn. Điều này cũng ảnh hưởng đến việc cung cấp vốn cho các dự án cá nhân, doanh nghiệp hoặc nhà nước, góp phần vào phát triển nền kinh tế. Bên cạnh đó, việc dự đoán thu nhập cá nhân cũng đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực quản lý rủi ro. Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng thông tin này để định giá và quản lý rủi ro, đồng thời cung cấp các sản phẩm bảo hiểm phù hợp với nhu cầu cá nhân. Ngoài ra, từ góc độ xã hội, việc hiểu rõ về thu nhập cá nhân giúp xác định và giảm bớt khoảng cách xã hội. Nó cung cấp cơ sở để xây dựng các chính sách hỗ trợ, đảm bảo rằng mọi người đều có cơ hội tương đồng để tiếp cận các dịch vụ y tế, giáo dục và các nguồn lực cần thiết để phát triển bản thân. Chính vì những lí do trên, trong báo cáo này, tôi sẽ tập trung vào một trong những mô hình tốt và chính xác nhất trong lĩnh vực học máy - Mô hình Random Forest và ứng dụng của nó trong việc dự đoán thu nhập cá nhân. Random Forest không chỉ là một trong những mô hình phổ biến mà còn là một công cụ mạnh mẽ cho việc xử lý các vấn đề dự đoán. Sự đa dạng của các biến đầu vào và mức độ phức tạp của bài toán dự đoán thu nhập cá nhân là một thử thách lớn, tuy nhiên việc áp dụng mô hình này có thể đem lại những kết quả tốt và khả năng chính xác cao. Tôi sẽ đi sâu vào cách thức hoạt động của Mô hình Random Forest, từ cơ bản đến những chi tiết phức tạp hơn, đồng thời minh họa bằng các ứng dụng cụ thể trong bài toán dự đoán thu nhập cá nhân. Việc này sẽ giúp ta hiểu rõ hơn về sức mạnh của mô hình này và cách áp dụng nó vào thực tế. Nội dung báo cáo này sẽ bao gồm 3 chương: Chương 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU Trong chương 1 này tôi sẽ bắt đầu bằng việc trình bày tổng quan về các khái niệm cơ bản về khai phá dữ liệu. Từ đó cung cấp cái nhìn tổng quan về khai phá dữ liệu, sau đó giới thiệu tổng quan về bài toán dự đoán thu nhập cá nhân: mục tiêu bài toán, Chương 2: THUẬT TOÁN RANDOM FOREST Trong chương 2 tôi sẽ tập trung trình bày cách khái niệm xung quanh thuật toán Random Forest, cách hoạt động của thuật toán, các ưu điểm và nhược điểm của thuật toán, và áp dụng cho bài toán đã đặt ra. Chương 3: THỰC NGHIỆM Trong chương này, chúng tôi sẽ thực hiện việc tiền xử lí dữ liệu: phân tích và làm sạch bộ dữ liệu để phù hợp với mô hình phân loại từ đó có được kết quả và nhận xét về hiệu suất của mô hình Random Forest. Sau đó dùng mô hình đã đánh giá để áp dụng vào một giao diện chương trình dự đoán. KẾT LUẬN: Cuối cùng trong phần kết luận, tôi sẽ đánh giá kết quả đạt được của mô hình Random Forest về độ chính xác hiệu suất mô hình, so sánh mức hiệu quả với các mô hình khác, liệu mô hình này có phù hợp tốt với bài toán như đã đề ra không. Tôi cũng đưa ra các kết quả của giao diện dự đoán. Đồng thời đưa ra các hướng pháp triển cho bài toán trong tương lai. Qua báo cáo này, tôi hy vọng rằng báo cáo này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc và có ích về việc sử dụng mô hình học máy Random Forest trong các ứng dụng dự đoán thu nhập cá nhân.
TỔNG QUAN
Khái niệm về khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu là quá trình phân tích và khảo sát khối lượng lớn dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu, nhằm trích xuất thông tin quan trọng và giá trị tiềm ẩn.
Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn, chủ yếu từ các phần mềm nghiệp vụ như tài chính, kế toán, hệ thống quản lý tài nguyên doanh nghiệp (ERP), hệ thống quản lý khách hàng (CRM), và các công cụ lưu trữ thông tin trên web Mặc dù đây là những khối dữ liệu khổng lồ, nhưng thông tin mà chúng cung cấp thường lộn xộn và thiếu chiều sâu Kích thước dữ liệu này ngày càng tăng nhanh chóng, chiếm nhiều dung lượng lưu trữ Việc khai phá dữ liệu sẽ giúp trích xuất các mẫu điển hình có giá trị, biến chúng thành tri thức hữu ích cho người dùng.
Hiện nay, bên cạnh thuật ngữ khai phá dữ liệu, còn có nhiều thuật ngữ khác như khai phá tri thức từ cơ sở dữ liệu, trích lọc dữ liệu, phân tích dữ liệu/mẫu, khảo cổ dữ liệu, và nạo vét dữ liệu Nhiều người coi khai phá dữ liệu và khám phá tri thức trong CSDL KDD là tương đương, trong khi một số khác chỉ xem khai phá dữ liệu là một bước trong quá trình khám phá tri thức Quá trình này bao gồm nhiều bước lặp, được thể hiện trong hình minh họa.
Hình 1 1: Các quá trình khai phá dữ liệu Ý nghĩa cụ thể của các bước như sau:
Lựa chọn dữ liệu liên quan đến bài toán quan tâm.
Tiền xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chiếm tới gần 60% nỗ lực.
Chuyển đổi dữ liệu về dạng phù hợp thuận lợi cho việc khai phá.
Khai phá dữ liệu, trích xuất ra các mẫu dữ liệu.
Sử dụng tri thức khai phá được.
Khai phá dữ liệu là một thuật ngữ phổ biến hơn so với khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu Quá trình khai phá dữ liệu thường được chia thành nhiều bước nhỏ, và chúng tôi sẽ trình bày chi tiết các bước xây dựng một giải pháp khai phá dữ liệu trong phần tiếp theo.
Trong lĩnh vực khai phá dữ liệu tồn tại rất nhiều bài toán, nhưng chung quy lại thì những loại bài toán của khai phá dữ liệu bao gồm:
Bài toán phân tích luật kết hợp
Tầm quan trọng của khai phá dữ liệu
Theo Giga Research, thị trường khai phá dữ liệu, bao gồm phần mềm và dịch vụ, ước tính sẽ vượt qua 1 tỷ đôla Mỹ, mặc dù một số nghiên cứu khác cho rằng con số này chỉ khoảng 700-800 triệu Tuy nhiên, các nhà phân tích đều đồng tình rằng thị trường khai phá dữ liệu đang tăng trưởng mạnh mẽ, nhanh nhất trong lĩnh vực “tình báo” kinh doanh, với tỷ lệ chiếm hơn 15% trong lĩnh vực này.
Ngày nay nền kinh tế thị trường cạnh tranh ngày càng phát triển, đi đôi với nó là những nhu cầu tất yếu như:
Phân loại khách hàng để từ đó phân định thị trường, thị phần.
Tăng sức cạnh tranh, làm thế nào để giữ được khách hàng cũ và thu hút được thêm nhiều khách hàng mới.
Phân tích rủi ro trước khi ra các quyết định quan trọng trong chiến lược hoạt động sản xuất kinh doanh
Ra các báo cáo giàu thông tin
Để đáp ứng các nhu cầu xã hội, cần thiết phải có phương thức và công cụ hỗ trợ từ các chuyên gia kinh tế, trong đó khai phá dữ liệu đóng vai trò quan trọng như một chìa khóa giúp giải quyết vấn đề này.
Trong hơn một thập kỷ qua, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ phần cứng đã dẫn đến việc ra đời các hệ thống máy tính mạnh mẽ với bộ xử lý và dung lượng lưu trữ lớn Sự tiến bộ của công nghệ cơ sở dữ liệu và công cụ thu thập dữ liệu tự động, cùng với sự bùng nổ của Internet băng thông rộng, đã cho phép các doanh nghiệp thu thập lượng dữ liệu khổng lồ Để khai thác thông tin quý giá từ kho dữ liệu này, cần có một phương pháp tiếp cận mới nhằm tự động phát hiện tri thức và chiến lược quan trọng Giải pháp cho vấn đề này chính là công cụ khai phá dữ liệu.
Những lợi thế và thách thức của khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành, liên quan đến hệ cơ sở dữ liệu, thống kê xác suất và trực quan hóa Ngoài ra, nó còn áp dụng các kỹ thuật tiên tiến như mạng nơron, lý thuyết tập thô và tập mờ, cũng như biểu diễn tri thức, mang lại nhiều lợi thế so với các phương pháp truyền thống.
Sau đây là một vài so sánh của các chuyên gia giữa khai phá dữ liệu một số phương pháp truyền thống:
Phương pháp học máy đóng góp quan trọng cho bài toán phân lớp và nhận dạng, nhưng thường chỉ hiệu quả trong các cơ sở dữ liệu ổn định, đầy đủ và có kích thước vừa phải Trong thực tế, nhiều cơ sở dữ liệu lại không hoàn chỉnh, chứa nhiều nhiễu và có sự biến đổi liên tục Do đó, trong những tình huống này, khai phá dữ liệu trở thành một giải pháp thích hợp hơn.
Phương pháp thống kê là nền tảng quan trọng của lý thuyết khai phá dữ liệu, tuy nhiên, nó vẫn tồn tại một số hạn chế mà khai phá dữ liệu đã khắc phục hiệu quả.
Các phương pháp thống kê hoạt động hoàn toàn theo dữ liệu, nó không sử dụng các tri thức sẵn có về lĩnh vực.
Kết quả phân tích của thống kê có thể sẽ có rất nhiều và khó có thể làm rõ được.
Phương pháp thống kê cần có sự hướng dẫn của người dùng để xác định phân tích dữ liệu như thế nào và ở đâu.
Bên cạnh những lợi thế trên, khai phá vẫn còn những thách thức:
Sự thiếu hụt các hệ thống giao diện lập trình ứng dụng API tiêu chuẩn đã gây khó khăn cho các kỹ sư trong việc tích hợp và phát triển ứng dụng Điều này yêu cầu các kỹ sư phải có nền tảng toán học vững chắc, trong khi phần lớn kỹ sư chỉ thành thạo trong các kỹ thuật cơ sở dữ liệu và ngôn ngữ lập trình.
Phân tích dữ liệu đang trở thành một yếu tố quan trọng trong việc giải quyết các thách thức về nguồn nhân lực Tuy nhiên, nhiều kỹ sư vẫn chưa nắm vững và thành thạo các kỹ thuật phân tích dữ liệu, điều này cản trở khả năng tối ưu hóa quy trình làm việc và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Các thuật toán hiện tại thường khá tổng quát và tạo ra nhiều quy tắc, trong đó nhiều quy tắc có giá trị nhưng vẫn cần sự can thiệp của các chuyên gia để đánh giá độ quan tâm của các mẫu Đặc biệt, trong các lĩnh vực mới như phân tích chuỗi DNA trong công nghệ sinh học, vẫn chưa có thuật toán chuyên dụng hiệu quả, mở ra cơ hội nghiên cứu mới.
Các bước giải quyết vấn đề khai phá dữ liệu
Bước 1: Xác định mục tiêu bài toán.
Bước 2: Thu thập dữ liệu.
Bước 3: Làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu.
Bước 4: Xây dựng mô hình.
Bước 5: Đánh giá mô hình hay đánh giá mẫu.
1.4.1 Xác định mục tiêu bài toán
Để triển khai một dự án khai phá dữ liệu hiệu quả, bước đầu tiên là xác định rõ mục tiêu và nhiệm vụ của bài toán Đồng thời, cần phân công trách nhiệm một cách hợp lý để đảm bảo dự án được thực hiện một cách hiệu quả.
Một câu hỏi quan trọng cần đặt ra là liệu "giải pháp khai phá dữ liệu có thực sự cần thiết cho vấn đề này hay không?" Để trả lời, cần xác định rõ ràng mục tiêu của bài toán và xem xét xem mục tiêu đó có thuộc các nhóm bài toán khai phá dữ liệu đã được đề cập trước đó hay không.
Sau khi xác định mục tiêu và nhiệm vụ của bài toán, việc thu thập dữ liệu liên quan là bước tiếp theo quan trọng Dữ liệu có thể được lấy từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu xử lý giao dịch trực tuyến, tệp lưu trữ thông tin trên web và các kho dữ liệu khác.
Sau khi thu thập được các dữ liệu, ta có thể tiến hành chọn lọc các mẫu tiêu biểu để làm giảm độ lớn của tập luyện.
1.4.3 Làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu.
Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu là một bước rất quan trọng trong một dự án khai phá dữ liệu.
Làm sạch dữ liệu là quá trình quan trọng nhằm loại bỏ dữ liệu thừa, không nhất quán và nhiễu, đồng thời bổ sung giá trị cho những dữ liệu bị thiếu Quá trình này giúp làm mịn các điểm nhiễu và sửa chữa các dữ liệu không nhất quán, từ đó nâng cao chất lượng dữ liệu Một số kỹ thuật phổ biến trong làm sạch dữ liệu bao gồm loại bỏ dữ liệu trùng lặp, chuẩn hóa định dạng và xử lý giá trị thiếu.
Xử lý các dữ liệu bị thiếu: Có rất nhiều nguyên nhân của việc dữ liệu thiếu.
Khách hàng đôi khi không cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết Để giải quyết vấn đề này, có thể áp dụng một số giải pháp như bỏ qua mẫu dữ liệu nếu nó chứa nhiều thuộc tính thiếu giá trị, sử dụng một hằng số thay thế như giá trị trung bình của thuộc tính hoặc giá trị trung bình của các mẫu trong cùng một lớp, và cuối cùng là sử dụng các giá trị có xác suất cao nhất.
Loại bỏ các điểm biên: Các điểm biên có thể được phát hiện bằng cách sử dụng phương pháp phân cụm dữ liệu, hay hồi quy
Dữ liệu không nhất quán có thể xuất hiện trong các bản ghi giao dịch, dẫn đến việc một số thông tin cần phải được chỉnh sửa thủ công để đảm bảo tính chính xác và đồng nhất.
Ví dụ những lỗi do việc nhập dữ liệu gây ra Ngoài ra còn có những lỗi được tạo ra trong quá trình tích hợp dữ liệu,
Chuyển đổi dữ liệu là quá trình biến đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp với thuật toán khai phá Một số kỹ thuật thường được áp dụng trong quá trình này bao gồm chuẩn hóa, mã hóa và làm sạch dữ liệu.
Chuyển đổi kiểu dữ liệu là một kỹ thuật cơ bản, chẳng hạn như chuyển đổi các cột dữ liệu từ kiểu logic sang kiểu nguyên và ngược lại Việc này cần thiết vì một số thuật toán khai phá dữ liệu hoạt động hiệu quả hơn với dữ liệu kiểu nguyên, trong khi những thuật toán khác lại tối ưu hơn với kiểu dữ liệu logic.
Kỹ thuật nhóm là phương pháp tổ chức các giá trị trong một cột nhằm giảm bớt sự phức tạp Ví dụ, cột nghề nghiệp có thể bao gồm nhiều giá trị khác nhau.
Kỹ sư phần mềm, kỹ sư truyền thông, kỹ sư cơ khí thì chúng ta có thể nhóm chúng lại thành nhóm kỹ sư.
Trong phương pháp tập hợp, các thao tác tổng hợp được áp dụng để phân loại khách hàng dựa trên thông tin sử dụng điện thoại hàng tháng Thông tin chi tiết trong cơ sở dữ liệu cho phép chúng ta tổng hợp thành những thuộc tính chung như tổng số cuộc gọi và thời gian trung bình của các cuộc gọi.
Dữ liệu nguyên thuỷ có thể được tổng quát hoá thành các khái niệm cao hơn thông qua cây phân cấp ngữ cảnh, ví dụ như thuộc tính của các tỉnh thành phố có thể được nâng cao thành quốc gia.
Chuẩn hoá: dữ liệu của thuộc tính sẽ được đưa về 1 khoảng xác định.
Sau khi xác định mục tiêu và nhiệm vụ của bài toán, bước tiếp theo là chuẩn bị dữ liệu, bao gồm làm sạch và chuyển đổi Tiếp theo, cần xác định loại bài toán thuộc phân loại, kết hợp hay phân đoạn Mỗi bài toán trong khai phá dữ liệu có nhiều mô hình để giải quyết, được xây dựng dựa trên các thuật toán hoặc sự kết hợp của chúng Việc lựa chọn mô hình tốt nhất là thách thức, vì nó phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau Do đó, nên thử nghiệm với nhiều mô hình khác nhau và so sánh để tìm ra mô hình tối ưu nhất cho bài toán cụ thể.
Mối quan hệ giữa các thuộc tính có thể được mô hình hóa bằng thuật toán cây quyết định trong trường hợp đơn giản, nhưng khi đối mặt với mối quan hệ phức tạp, thuật toán mạng nơron thường mang lại hiệu quả cao hơn.
1.4.5 Đánh giá mô hình, đánh giá mẫu
Sau khi áp dụng các mô hình, chúng ta sẽ đánh giá và lựa chọn mô hình tốt nhất Ngoài việc sử dụng các công cụ hỗ trợ như Lift Chart, việc hiểu biết của người dùng về dữ liệu cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.
Các mẫu đưa ra có dễ hiểu đối với con người không?
Các mẫu đưa ra có đúng với các dữ liệu thử với một mức độ chắc chắn nào
Các mẫu đưa ra có tiềm năng sử dụng không?
THUẬT TOÁN RANDOM FOREST
Giới thiệu về Decision Tree
Trong máy học, cây quyết định là mô hình dự báo, tạo ra mối liên hệ giữa các quan sát và giá trị mục tiêu Mỗi nút trong cây đại diện cho một biến, với các đường nối thể hiện giá trị cụ thể của biến đó Các nút lá chỉ ra giá trị dự đoán của biến mục tiêu dựa trên giá trị của các biến từ nút gốc đến nút lá Kỹ thuật này được gọi là học bằng cây quyết định.
Cây quyết định (Decision Tree) là một cấu trúc phân cấp dùng để phân loại các đối tượng dựa trên các quy tắc Các thuộc tính của đối tượng có thể thuộc nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, bao gồm Nhị phân (Binary), Định danh (Nominal), Thứ tự (Ordinal) và Số lượng (Quantitative) Tuy nhiên, thuộc tính phân lớp chỉ có thể là kiểu dữ liệu Nhị phân hoặc Thứ tự.
Hình 2 1: Ví dụ về cây quyết định
ID3 (J R Quinlan 1993) là một thuật toán xây dựng cây quyết định sử dụng phương pháp tham lam tìm kiếm từ trên xuống mà không cần quay lui Thuật toán này áp dụng Entropy và Information Gain để xác định các nhánh tối ưu trong cây quyết định.
Hình 2 2: Dữ liệu ví dụ về cây quyết định
Các bước của thuật toán:
Bước 1: Tính toán hệ số Entropy của biến mục tiêu S có N phần tử với
Nc phần tử thuộc lớp c cho trước:
Hàm số Entropy được tính theo công thức H(S) = – ∑ c=1 (N c /N) log(N c /N) Để tính hàm số Entropy tại mỗi thuộc tính x, các điểm dữ liệu trong tập S được phân chia thành K child node S1, S2, …, SK, với số điểm trong mỗi child node lần lượt là m1, m2, …, mK.
H(x, S) = ∑ K k=1 (m k / N) * H(S k ) Bước 3: Chỉ số Gain Information được tính bằng:
Để tạo gốc cây, chọn thuộc tính "tốt nhất" theo một độ đo nhất định Mỗi giá trị của thuộc tính này sẽ tạo thành một nhánh, và các mẫu dữ liệu tương ứng sẽ được sắp xếp vào các nhánh đó Thuật toán dừng lại khi tất cả các mẫu đã được phân lớp rõ ràng Nếu các mẫu trong nhánh vẫn chưa được phân lớp rõ, lặp lại các bước 2-3 cho các nhánh đó.
Hình 2 3: Cây quyết định xây dựng từ bộ dữ liệu ví dụ
Giới thiệu về Random Forest
Random Forests là một thuật toán học có giám sát linh hoạt, có thể áp dụng cho cả phân lớp và hồi quy Thuật toán này hoạt động dựa trên nguyên tắc tạo ra nhiều cây quyết định từ các mẫu dữ liệu ngẫu nhiên, sau đó đưa ra dự đoán bằng cách bỏ phiếu từ các cây này Random Forests không chỉ dễ sử dụng mà còn cung cấp thông tin quan trọng về tầm quan trọng của các tính năng trong dữ liệu Thuật toán này được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như công cụ đề xuất, phân loại hình ảnh, và lựa chọn tính năng, cũng như trong việc phân loại ứng viên cho vay, phát hiện gian lận và dự đoán bệnh tật Nó cũng là nền tảng cho thuật toán Boruta, giúp chọn lọc các tính năng quan trọng trong tập dữ liệu.
Định nghĩa
Random Forest là một phương pháp thống kê trong máy học, được sử dụng cho phân loại, hồi quy và các nhiệm vụ khác thông qua việc xây dựng nhiều cây quyết định Cây quyết định đơn giản hóa việc biểu diễn một giao thức, cho phép xác định hành động cần thực hiện trong từng tình huống cụ thể Mỗi nút trong cây đại diện cho các thuộc tính, trong khi các nhánh biểu thị giá trị lựa chọn của các thuộc tính đó Bằng cách theo dõi các giá trị thuộc tính, cây quyết định cung cấp giá trị dự đoán Thuật toán cây quyết định có ưu điểm là có thể áp dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy Random Forest còn có khả năng xác định tầm quan trọng của các thuộc tính, giúp nhận diện những thuộc tính không có ảnh hưởng trong quá trình ra quyết định.
Random Forest là một mô hình học máy bao gồm nhiều cây quyết định Mỗi cây nhận đầu vào là đối tượng x và đưa ra dự đoán về danh mục thuộc tính của x Các dự đoán từ các cây này sẽ được tổng hợp và tính trung bình để đưa ra quyết định cuối cùng.
Thuật toán hoạt động như thế nào?
Mô hình rừng cây kết hợp cả hai phương pháp học kết hợp (ensemble learning) và lấy mẫu tái lập (bootstrapping) Quy trình hình thành mô hình rừng cây diễn ra theo một thứ tự nhất định.
1 Lấy mẫu tái lập một cách ngẫu nhiên từ tập huấn luyện để tạo thành một tập dữ liệu con.
2 Lựa chọn ra ngẫu nhiên d biến và xây dựng mô hình cây quyết định dựa trên những biến này và tập dữ liệu con ở bước 1 Chúng ta sẽ xây dựng nhiều cây quyết định nên bước 1 và 2 sẽ lặp lại nhiều lần.
3 Thực hiện bầu cử hoặc lấy trung bình giữa các cây quyết định để đưa ra dự báo.
Kết quả dự báo từ mô hình rừng cây là sự tổng hợp của nhiều cây quyết định, cho phép tận dụng trí thông minh đám đông, từ đó nâng cao độ chính xác so với việc chỉ sử dụng một mô hình cây quyết định đơn lẻ.
Mô hình rừng cây được phát triển để giảm thiểu sự nhạy cảm với dữ liệu ngoại lai, khác với mô hình cây quyết định thường dễ bị ảnh hưởng bởi chúng Bằng cách huấn luyện trên nhiều tập dữ liệu con, trong đó có các tập đã loại bỏ dữ liệu ngoại lai, mô hình rừng cây trở nên ổn định hơn và hiệu quả hơn trong việc xử lý dữ liệu không chuẩn.
Việc kết hợp các cây quyết định giúp giảm thiểu độ chệch và phương sai, từ đó hạn chế hiện tượng quá khớp mà mô hình cây quyết định thường gặp phải trong mô hình rừng cây.
Các bộ dữ liệu được sử dụng từ những cây quyết định đều xuất phát từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến quy luật học được giữa các cây quyết định tương tự nhau Do đó, việc tổng hợp kết quả giữa chúng không có xu hướng bị chệch.
Hình 2 4: Cách hoạt động của thuật toán Random Forest
Các ứng dụng
Random Forest là một thuật toán mạnh mẽ có thể được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhờ vào tính linh hoạt và khả năng dự đoán chính xác Một số ứng dụng phổ biến của Random Forest bao gồm phân loại, hồi quy, và phân tích dữ liệu lớn, giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy trong các quyết định dựa trên dữ liệu.
1 Dự đoán và Phân loại:
Y học và Y tế: Dự đoán bệnh lý, phân loại bệnh nhân dựa trên các yếu tố y tế, phát hiện ung thư, dự đoán kết quả điều trị.
Tài chính: Dự đoán giá cổ phiếu, rủi ro tín dụng, phân loại giao dịch gian lận.
Marketing và Quảng cáo: Phân loại khách hàng, dự đoán hành vi mua sắm, tối ưu hóa chiến lược quảng cáo.
2 Ứng dụng trong Lĩnh vực Khoa học Dữ liệu:
Một số ứng dụng thường gặp trong khai phá dữ liệu: Phân loại, dự đoán và tìm kiếm mẫu trong dữ liệu lớn.
Phân tích hình ảnh và âm thanh: Nhận diện đối tượng trong hình ảnh, nhận dạng giọng nói.
3 Hệ thống thông tin và IoT:
Phân loại văn bản: Phân loại email spam, dự đoán ý kiến người dùng.
Dự đoán hư hỏng hoặc bảo trì trong IoT: Dự đoán khi nào thiết bị có thể hỏng hóc để thực hiện bảo trì định kỳ.
4 Thiết kế và Kỹ thuật:
Ứng dụng trong việc xử lý ảnh và video: Nhận dạng vật thể, phân loại video.
Dự đoán chất lượng sản phẩm: Dự đoán chất lượng sản phẩm trong quy trình sản xuất.
5 Biểu đồ và Thực hiện Quyết định:
Dự đoán lưu lượng giao thông: Dự đoán lưu lượng giao thông để điều phối giao thông hoặc xác định thời gian đi lại tối ưu.
Hệ thống gợi ý: Tạo các hệ thống gợi ý dựa trên hành vi người dùng.
Ưu điểm và nhược điểm
Random Forest là một thuật toán mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy, nổi bật với độ chính xác cao trong các bài toán phân loại và dự đoán Sự chính xác này đến từ việc kết hợp nhiều dự đoán từ các cây quyết định khác nhau, giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của mô hình.
Random Forest có khả năng xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn và đặc biệt là dữ liệu bị khuyết thiếu Thuật toán này hoạt động dựa trên nguyên tắc bầu cử, giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy trong việc phân tích dữ liệu không hoàn chỉnh.
Khả năng ứng phó với hiện tượng overfitting của Random Forest vượt trội hơn so với cây quyết định đơn lẻ, nhờ vào việc kết hợp nhiều cây quyết định khác nhau và thực hiện trung bình hóa các dự đoán.
Random Forest cho phép đánh giá mức độ quan trọng của từng đặc trưng trong quá trình huấn luyện, từ đó giúp người dùng hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các đặc trưng này đối với khả năng dự đoán.
Việc huấn luyện mô hình với số lượng cây quyết định (n_estimators) lớn có thể tiêu tốn nhiều thời gian, đặc biệt là khi làm việc với các tập dữ liệu lớn.
Mặc dù Random Forest ít bị overfitting hơn so với các cây quyết định đơn lẻ, nhưng khi số lượng cây quyết định tăng lên quá nhiều, nó có thể trở thành một bản sao của dữ liệu huấn luyện.
Random Forest có thể không đạt hiệu quả cao trên dữ liệu có cấu trúc tuyến tính, vì các mô hình khác được thiết kế đặc biệt để xử lý loại dữ liệu này thường hoạt động tốt hơn.
KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
Bộ dữ liệu
Bộ dữ liệu Adults dataset, còn được biết đến với tên gọi "Thu nhập điều tra dân số", được sử dụng để dự đoán xem thu nhập của cá nhân có vượt quá 50 nghìn đô la mỗi năm hay không, dựa trên thông tin từ điều tra dân số.
Barry Becker đã thực hiện việc trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu Điều tra dân số năm 1994 Một tập hợp các bản ghi sạch sẽ được trích xuất dựa trên các điều kiện: tuổi lớn hơn 16, thu nhập lớn hơn 100, trọng số cá nhân lớn hơn 1 và giờ làm việc lớn hơn 0.
Nhiệm vụ dự đoán là xác định xem một người có kiếm được trên 50 nghìn đô la một năm hay không. Đặc điểm tập dữ liệu: đa biến
Lĩnh vực chủ đề: Khoa học xã hội
Nhiệm vụ liên quan: Phân loại
Loại tính năng: Phân loại, số nguyên
Kích thước: 48844 dòng 15 cột, 1 file csv duy nhất.
Danh sách các thuộc tính:
Các lớp dự đoán: