Componente Bosque de decisión multiclase
En este artículo se describe un componente del diseñador de Azure Machine Learning.
Utilice este componente para crear un modelo de Machine Learning basado en el algoritmo de bosques de decisión. Un bosque de decisión es un modelo de conjunto que genera rápidamente una serie de árboles de decisión, al mismo tiempo que aprende de los datos etiquetados.
Más información sobre los bosques de decisión
Este algoritmo de bosque de decisión es un método de aprendizaje de conjunto para la clasificación. El algoritmo crea varios árboles de decisión y después se vota la clase de resultado más popular. Votar es una forma de agregación en la que cada árbol de un bosque de decisión de clasificación produce un histograma de etiquetas de frecuencia no normalizada. El proceso de agregación suma estos histogramas y normaliza el resultado para obtener las "probabilidades" de cada etiqueta. Los árboles con un nivel alto de confianza en la predicción tienen un peso mayor en la decisión final del conjunto.
Los árboles de decisión en general son modelos no paramétricos, lo que significa que admiten datos con distribuciones variadas. En cada árbol se ejecuta una secuencia de pruebas simples para cada clase, lo que aumenta los niveles de la estructura de árbol hasta que se alcanza un nodo hoja (decisión).
Los árboles de decisión tienen muchas ventajas:
- Pueden representar límites de decisión no lineales.
- Son eficientes tanto en el cálculo como en la utilización de la memoria durante el entrenamiento y la predicción.
- Realizan la selección y clasificación de características integradas.
- Son resistentes en presencia de características ruidosas.
El clasificador del bosque de decisión en Azure Machine Learning consta de un conjunto de árboles de decisión. Por lo general, los modelos de conjunto proporcionan mejor cobertura y precisión que los árboles de decisión únicos. Para más información, vea Bosques de decisión.
Cómo configurar un bosque de decisión multiclase
Agregue el componente Bosque de decisión multiclase a la canalización del diseñador. Puede encontrar este componente en Machine Learning, Inicializar modelo y Clasificación.
Haga doble clic en el componente para abrir el panel Propiedades.
Para obtener información sobre el método de nuevo muestreo, elija el método utilizado para crear los árboles individuales. Puede elegir entre agregación o replicación.
Bagging (agregación): la agregación también se denomina agregación de arranque. En este método, cada árbol crece en una muestra nueva, creada al muestrear de forma aleatoria el conjunto de datos original con el conjunto de reemplazo hasta que haya un conjunto de datos con el tamaño del original. Los resultados de los modelos se combinan mediante votación, que es una forma de agregación. Para obtener más información, consulte la entrada de Wikipedia sobre la agregación de arranque.
Replicate (replicación): en la replicación, cada árbol se entrena exactamente con los mismos datos de entrada. La determinación de qué predicado de división se utiliza para cada nodo de árbol sigue siendo aleatoria, lo que crea árboles diversos.
Especifique cómo quiere que se entrene el modelo, estableciendo la opción Create trainer mode (Crear modo entrenador).
Single Parameter (Parámetro único): seleccione esta opción si sabe cómo quiere configurar el modelo y proporcione un conjunto de valores como argumentos.
Parameter Range (Intervalo de parámetros): seleccione esta opción si no está seguro de los mejores parámetros y quiere ejecutar un barrido de parámetros. Seleccione un rango de valores para iterarlos y el módulo Optimización de hiperparámetros de un modelo itera en todas las combinaciones posibles de los valores proporcionados para determinar los hiperparámetros que generan los resultados óptimos.
Número de árboles de decisión: escriba el número máximo de árboles de decisión que se pueden crear en el conjunto. Si crea más árboles de decisión, puede obtener potencialmente mejor cobertura, pero puede aumentar el tiempo de entrenamiento.
Si establece el valor en 1; sin embargo, esto significa que solo se puede producir un único árbol (el árbol con el conjunto inicial de parámetros) y que no se realizan más iteraciones.
Profundidad máxima de los árboles de decisión: escriba un número para limitar la profundidad máxima de cualquier árbol de decisión. Al aumentar la profundidad del árbol podría aumentar la precisión, a riesgo de que se produzca un sobreajuste y aumente el tiempo de entrenamiento.
Número de divisiones aleatorias por nodo: escriba el número de divisiones que se usarán al crear cada nodo del árbol. Una división significa que las características de cada nivel del árbol (nodo) se dividen al azar.
Número mínimo de muestras por nodo hoja: indique el número mínimo de casos necesarios para crear un nodo terminal (hoja) en un árbol. Al aumentar este valor, aumenta el umbral para crear reglas nuevas.
Por ejemplo, con el valor predeterminado de 1, incluso un solo caso puede provocar que se cree una regla nueva. Si aumenta el valor a 5, los datos de entrenamiento tendrían que contener cinco casos como mínimo que cumplan las mismas condiciones.
Conecte un conjunto de datos etiquetado y entrene el modelo:
Si establece Crear el modo de entrenador en Parámetro único, conecte un conjunto de datos etiquetado y el componente Entrenar modelo.
Si establece Create trainer mode (Crear el modo de entrenador) en Parameter Range (Intervalo de parámetros), conecte un conjunto de datos etiquetado y entrene el modelo mediante Tune Model Hyperparameters (Optimizar los hiperparámetros del modelo).
Nota
Si pasa un intervalo de parámetros a Train Model (Entrenar modelo), solo utiliza el valor predeterminado en la lista de parámetros única.
Si pasa un único conjunto de valores de parámetro al componente Optimizar los hiperparámetros del modelo, cuando espera un intervalo de valores para cada parámetro, omite los valores y usa los valores predeterminados para el aprendiz.
Si selecciona la opción Parameter Range (Intervalo de parámetros) y especifica un valor único para algún parámetro, ese valor único que haya especificado se utilizará en todo el barrido, incluso si otros parámetros cambian en un intervalo de valores.
Envíe la canalización.
Pasos siguientes
Vea el conjunto de componentes disponibles para Azure Machine Learning.