Random Forest: combinare più alberi per una previsione più robusta
Se abbiamo capito come fare un albero, ora sappiamo fare anche una foresta.
Random Forest è un metodo di Machine Learning, occhio ho scritto Machine Learning non modello, che combina più alberi decisionali per migliorare la precisione delle previsioni.
Invece di fare affidamento su un solo albero, il modello costruisce centinaia (o migliaia) di alberi e ne combina i risultati per ottenere una previsione più accurata e stabile.
In parole povere: serve un computer grosso.
Come funziona Random Forest?
- Creazione di più alberi decisionali: l’algoritmo genera molti alberi decisionali, ciascuno addestrato su un sottoinsieme casuale dei dati;
- Votazione o media dei risultati: Per problemi di classificazione, ogni albero “vota” per una categoria e si sceglie quella con più voti. Per problemi di regressione, si calcola la media delle previsioni di tutti gli alberi;
- Risultato finale più accurato: Combinando più modelli, il metodo riduce il rischio di errori e migliora la capacità di generalizzazione.
Il solito esempio che trovi ovunque
Immaginiamo di voler prevedere il prezzo futuro di un immobile in base a fattori come posizione, piano, dimensione, garage o posto auto e anno di costruzione.
Un singolo albero decisionale potrebbe dare una stima imprecisa se basato solo su una piccola parte dei dati.
Con Random Forest, centinaia di alberi analizzano combinazioni diverse di variabili, ottenendo una previsione molto più precisa.
Per funzionare devi avere più dati possibili delle case nella zona di interesse.
Pro
Più preciso e robusto: grazie alla combinazione di più alberi, riduce il rischio di errori e migliora la generalizzazione.
Meno rischio di overfitting: l’uso di dati diversi per ogni albero evita che il modello si adatti troppo ai dati di partenza.
Utile per grandi dataset: funziona bene con dati complessi e di grandi dimensioni.
Contro
Più lento da calcolare: e grazie! Visto che genera molti alberi, richiede più tempo di elaborazione rispetto a un singolo albero decisionale. Ovvio, ma l’ho scritto, non si sa mai.
Meno interpretabile: se volessi essere diplomatico scriverei “A differenza di un singolo albero, il risultato finale è una combinazione di molte decisioni, questo rende più difficile capire come il modello è arrivato alla sua previsione”.
La realtà è che nella maggior parte dei casi vai a fiducia, fai dei test con dati di cui conosci già il risultato della previsione e controlli dopo se c’ha preso o no.
Reti Neurali Artificiali: come l’IA predice il futuro imitando il cervello umano
Qui cominciamo a spostarci dal mondo della statistica ed entriamo nella zona che possiamo chiamare Intelligenza Artificiale.
Questo perché l’Intelligenza Artificiale ha fatto passi da gigante grazie alle Reti Neurali Artificiali, modelli matematici ispirati al funzionamento del cervello umano. Non pensate a cose da film di fantascienza, ma è stato veramente un enorme passo avanti.
Questi algoritmi hanno rivoluzionato il mondo delle previsioni, consentendo di analizzare dati complessi e individuare schemi nascosti con una precisione incredibile.
Grazie a questi algoritmi l’IA predice il futuro in maniera molto precisa in diversi settori: dalla finanza alla sanità, dall’e-commerce al riconoscimento delle immagini. Ma come funzionano esattamente le reti neurali? Vediamolo nel dettaglio.
Cos’è una rete neurale artificiale?
Una rete neurale artificiale è un modello di Machine Learning progettato per apprendere dai dati e fare previsioni.
Si basa su un insieme di unità computazionali chiamate neuroni artificiali, organizzati in strati interconnessi. Immaginateli come piccole e semplici calcolatrici tutti collegate tra loro ma che hanno solo un numero sulla tastiera.
Le reti neurali sono particolarmente potenti perché possono autoapprendere “schemi nascosti” nei dati, migliorando le previsioni man mano che ricevono nuove informazioni.
Occhio: quando parliamo di “schemi nascosti” parliamo di quelle relazioni tra dati e azioni anche molto lunghe, che normalmente una persona o apprende naturalmente con l’esperienza oppure le ritiene inutili.
Per capirci meglio in questo bailamme: quando attraversiamo una strada guardiamo le auto che passano e scegliamo naturalmente, basandoci sulla nostra esperienza, quando iniziare ad attraversare.
Non misuriamo la velocità precisa delle auto sulla strada, ne sappiamo in maniera precisa quanti metri dobbiamo percorrere.
Questo è quello che intendo come “scelta naturale”, riconosciamo uno schema tra il numero delle auto, la loro velocità e la larghezza della strada e valutiamo se è favorevole o meno.
Più strade diverse attraversiamo e più diventiamo bravi ad attraversare le strade, apprendiamo naturalmente i diversi schemi per prevedere se l’azione “attraversare la strada” avrà successo o se finiremo al pronto soccorso.
Struttura di una rete neurale
Le reti neurali artificiali sono composte da tre tipi di strati:
Strato di Input (Ingresso)
- Riceve i dati in ingresso.
- Ogni neurone di questo strato rappresenta una variabile (es. età, prezzo, temperatura).
Strati Nascosti (Hidden Layers)
- Effettuano i calcoli per trovare relazioni nei dati.
- Ogni neurone riceve segnali, li elabora con funzioni matematiche e trasmette il risultato al livello successivo.
- Maggiore è il numero di strati, più complessa è la rete (quando è grande grande la chiamiamo Deep Learning).
Strato di Output (Uscita)
- Restituisce il risultato finale (es. una previsione di vendita, una categoria di classificazione, una probabilità, una parola, un pixel colorato e così via).