Nun, da dein Random-Forest-Modell Vorhersagen liefert, was kommt als nächstes? Wie kannst du mit all diesen Zahlen und Diagrammen etwas anfangen? Vereinfachen wir das Ganze und geben dir ein paar Ratschläge, die jeder gebrauchen kann.
Grundsätzlich sind Zufallswälder einfach eine Sammlung von Entscheidungsbäumen, die zusammenarbeiten, um Vorhersagen zu erstellen.
Sie sind in der Lage, komplizierte Beziehungen in deinen Daten zu bewältigen, ohne sich zu sehr anzupassen oder sich über fehlende Werte aufzuregen.
Interpretation der Modellausgabe
Erster Ratschlag: Stelle die Wichtigkeit heraus.
Betrachte folgendes: Stell dir vor, du backst einen Kuchen, und jede Komponente hat einen bestimmten Zweck.
Während bestimmte Bestandteile, wie Eier und Weizen, unverzichtbar sind, sind andere, wie Streusel, nur dekorativ. Die Elemente, die für die Vorhersagen deines Modells am wichtigsten sind, werden durch die Merkmalsbedeutung gekennzeichnet. Das ist so, als ob du die Stars der Show ins Rampenlicht stellst.
Wenn man den Beitrag jedes Merkmals zur Verringerung der Unschärfe in den Entscheidungsbäumen misst, erhält man die Merkmalsbedeutung. Man geht davon aus, dass Merkmale mit höherer Signifikanz eine bessere Vorhersagekraft haben.
Die Graphen der partiellen Abhängigkeit verstehen
Zweiter Tipp: partielle Abhängigkeitsgraphen.
Stell dir vor, du fährst Auto und möchtest wissen, wie sich eine Änderung deiner Geschwindigkeit auf deine Fahrt auswirkt, während du die gleiche Strecke zurücklegst.
Die Diagramme der partiellen Abhängigkeit erfüllen diesen Zweck.
Sie zeigen, wie sich die Veränderung eines Attributs auf deine Vorhersage auswirkt, während die Werte aller anderen Parameter gleich bleiben. Das ist so ähnlich, als würdest du den Geschmack deines Kuchens untersuchen, indem du dich jeweils auf eine einzelne Komponente konzentrierst.
Diagramme der partiellen Abhängigkeit zeigen den Zusammenhang zwischen einem Merkmal und dem erwarteten Ergebnis, wobei der durchschnittliche Beitrag aller anderen Faktoren berücksichtigt wird.
Sie helfen dabei, zu verstehen, wie sich Änderungen bestimmter Eingangsvariablen auf die Vorhersagen des Modells auswirken.
Bewertung der Leistung des Modells
Lass uns nun über die Leistung sprechen.
Ohne den Kuchen probiert zu haben, würdest du einem Rezept keinen Glauben schenken, oder?
Das Gleiche gilt für dein Modell. Es liegt in deiner Verantwortung, seine Leistung zu beurteilen. Sind die Prognosen präzise? Sagt es die gewünschten Ergebnisse richtig voraus? Du kannst dich über Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf informieren.
Die Genauigkeit und Verlässlichkeit der Vorhersagen werden bei der Bewertung der Leistung des Modells mit verschiedenen Messgrößen bewertet.
Der Rückruf gibt an, wie viel Prozent der wahrhaft positiven Vorhersagen das Modell erfolgreich erkannt hat, die Genauigkeit bewertet die allgemeine Korrektheit der Vorhersagen und die Präzision quantifiziert den Prozentsatz der wahrhaft positiven Vorhersagen unter allen positiven Vorhersagen.
Untersuchung des Kausalschlusses
Was aber, wenn dein Ziel darin besteht, zu verstehen, warum Dinge geschehen, anstatt nur Ergebnisse vorherzusagen?
Das ist die Aufgabe des Kausalschlusses. Den wahren Ursprung einer Auswirkung zu bestimmen, ist wie Detektiv spielen. Zufallswälder können nützlich sein, aber du musst sie anpassen und bestimmte Annahmen treffen.
Das Ziel der kausalen Inferenz ist es, die Auswirkungen einer Intervention auf ein Ergebnis zu bestimmen, um die kausalen Zusammenhänge zwischen Variablen zu verstehen.
Es ist möglich, Random Forests für kausale Schlussfolgerungen zu modifizieren, indem Methoden wie die Schätzung von Behandlungseffekten oder das Propensity Score Matching hinzugefügt werden.
Effiziente Verbreitung der Ergebnisse
Schließlich solltest du dich bei der Präsentation deiner Ergebnisse kurz fassen.
Nicht jeder versteht den Datenjargon.
Passe deine Botschaft an die Menschen in deinem Publikum an, egal ob sie Datenversteher oder einfach nur neugierig sind. Verdeutliche deine Idee, indem du Bilder, Erzählungen oder etwas anderes verwendest. Denke immer daran, dass das Teilen deiner Ergebnisse genauso wichtig ist wie die eigentliche Entdeckung.
Um die Ergebnisse eines Modells effektiv zu vermitteln, müssen komplizierte Informationen klar und fesselnd dargestellt werden.
Diagramme und Grafiken sind Beispiele für Visualisierungen, die helfen können, komplizierte Sachverhalte leichter zu verstehen, und Erzählungen können dazu beitragen, dass die Ergebnisse bei einem größeren Publikum ankommen.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Analyse der Merkmalsbedeutung und der partiellen Abhängigkeitsdiagramme, die Bewertung der Modellleistung anhand von Metriken wie Genauigkeit und Präzision, die Untersuchung von Kausalschlüssen, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen, und die geschickte Präsentation der Ergebnisse für ein breites Publikum notwendig sind, um die Ergebnisse von Random-Forest-Modellen zu verstehen.
Wenn du diese Methoden befolgst, kannst du Random Forests erfolgreich einsetzen und wertvolle Erkenntnisse aus deinen Daten gewinnen.
