Artificial Intelligence (AI)

Unlocking Insights: Random Forests for PCA and Feature Importance | by Christopher Karg | Mar, 2024

Written by smirow

Wie eine bewährte Lösung großartige Ergebnisse zur Lösung eines alltäglichen ML-Problems liefern kann

Christophe Karg
Auf dem Weg zur Datenwissenschaft
Quelle: https://www.pexels.com/photo/a-tractor-on-a-crop-18410308/

Bei so viel Fokus auf generativer KI und großen neuronalen Netzen übersieht man leicht die bewährten maschinellen Lernalgorithmen von gestern (sie sind eigentlich gar nicht so alt…). Ich würde sogar behaupten, dass eine einfache Lösung für maschinelles Lernen in den meisten Geschäftsfällen weiter reicht als die komplexeste KI-Implementierung. ML-Algorithmen lassen sich nicht nur extrem gut skalieren, sondern die viel geringere Komplexität des Modells macht sie (meiner Meinung nach) in den meisten Szenarien überlegen. Ganz zu schweigen davon, dass es mir auch viel leichter fiel, die Leistung dieser ML-Lösungen zu verfolgen.

In diesem Artikel werden wir ein klassisches ML-Problem mithilfe einer klassischen ML-Lösung angehen. Genauer gesagt werde ich zeigen, wie man (in nur wenigen Codezeilen) mithilfe eines Random Forest-Klassifikators die Bedeutung von Features in einem Datensatz identifizieren kann. Ich werde damit beginnen, die Wirksamkeit dieser Technik zu demonstrieren. Anschließend wende ich einen „Zurück zu den Grundlagen“-Ansatz an, um zu zeigen, wie diese Methode unter der Haube funktioniert, indem ich einen Entscheidungsbaum und eine zufällige Gesamtstruktur von Grund auf aufbaue und dabei gleichzeitig Modelle evaluiere.

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