Вопрос или проблема
Я построил модель классификации с использованием случайного леса на Python, которая работает очень хорошо. Однако для реализации я хочу построить её с нуля на SQL. Есть ли у модели классификации случайного леса коэффициенты? Являются ли значения важности признаков теми же самыми, что и коэффициенты?
Случайный лес (RF) основан на “голосовании большинством” и является непараметрическим методом. Таким образом, нет параметров, которые нужно оценивать. Важность признаков основана на перестановке и снова нет параметров, которые нужно оценивать. Поэтому на ваши вопросы:
- На первый вопрос: НЕТ
- На второй вопрос: НЕТ
Что значит построить на SQL? Это значит, что вы будете переимплементировать все деревья в модели на SQL? Это будет много операторов CASE и JOIN. Быстрое размышление говорит о том, что каждое дерево может быть временной таблицей или общим табличным выражением с множеством вложенных операторов CASE, а затем объединяться по уникальному значению записи и другим операциям CASE для голосования. Это будет много работы и не очень отлаживаемо или поддерживаемо. Когда модель будет переобучена, вся работа по разработке SQL должна быть повторена. Учтите, что может быть 500, 1,000 или более деревьев с 10 или более уровнями в каждом дереве (некоторые случайные леса могут быть большими). Некоторые СУБД не могут объединить 1,000 таблиц, так что вам, возможно, придется разбить финальные соединения на несколько. Некоторые СУБД могут иметь ограничение на вложенные операторы CASE.
Это звучит как возможность переоценить среду производства. Если оценка должна быть в SQL, то модель с коэффициентами кажется лучшим вариантом.
Если используемая СУБД поддерживает удаленные процедуры, то рассмотрите возможность соединения с инструментом, который построил случайный лес и может оценивать напрямую.
SQL не является языком программирования, а скорее (человеко-понятным) языком запросов; следовательно, очень редко можно встретить, например, какую-либо реализацию случайных лесов (RF). Тем не менее, (декларативный и процедурный) SQL является вычислимым по Тюрингу и, как таковой, случайные леса могут быть реализованы, если это необходимо.
Коэффициентов нет, если предполагаемое значение похоже на таковые у нейронных сетей. Если мы рассмотрим случай регрессии с RF (задача классификации может рассматриваться как частный случай), выход является средним значением каждого (базового, решающего дерева) регрессора, то есть:
$$
\hat{y} = RF(\vec{x}) = \frac{1}{K} \cdot \sum_{k = 1}^K DT_k(\vec{x}) = \frac{1}{K} \cdot DT_1(\vec{x}) + \frac{1}{K} \cdot DT_2(\vec{x}) + \ldots + \frac{1}{K} \cdot DT_K(\vec{x}),
$$
где $\hat{y}$ это предсказанный выход, $K$ это число деревьев в модели RF, а $DT_i(\vec{x})$, для $1 \le i \le K$, это предсказанный выход $i$-го дерева на входном векторе $\vec{x}$. Затем вектор коэффициентов размерности $K$ можно получить, например, с помощью модели линейной регрессии.
Наконец, как сказал ДаКард, важность признаков не связана с коэффициентами.
Я не уверен, что вы имеете в виду под “коэффициентами”. Классификатор случайного леса состоит из решающих деревьев. Каждое решающее дерево имеет точки разбиения, где оно выбирает признак и значение для разбиения.
В случайном лесу важность признаков может быть оценена по чистоте, которая вычисляется как (нормализованное) полное снижение критерия, обеспеченное этим признаком. Это дополнительный шаг сверх шага разбиения.
Ответ или решение
Построение модели классификации методом случайного леса с нуля на SQL
Введение
Случайный лес (Random Forest) — это мощный и популярный метод машинного обучения, который используется для решения задач классификации и регрессии. Основным принципом работы случайного леса является объединение предсказаний множества деревьев решений, что позволяет улучшить точность модели и снизить риск переобучения. Однако, в отличие от линейных моделей, случайный лес не имеет коэффициентов, что вызывает вопросы при попытке реализовать его на SQL.
Ответы на вопросы
-
Имеет ли случайный лес коэффициенты?
Ответ: Нет. Случайный лес является непараметрическим методом, что означает, что он не требует оценки параметров для построения моделей. Вместо этого он основан на принятии большинства голосов от всех деревьев в лесу, и каждое дерево делает отдельное предсказание. В результате, у модели отсутствуют традиционные коэффициенты, аналогичные тем, что есть в линейной регрессии. -
Являются ли значения важности признаков аналогом коэффициентов?
Ответ: Нет. Важность признаков в методе случайного леса основана на том, насколько каждый признак уменьшает неопределенность (или импурити) при выборе формата разбиения. Это даёт возможность оценить, какие признаки оказывают наибольшее влияние на предсказание, но это не те же самые коэффициенты, которые были бы в линейной модели. Важность признаков показывает относительную значимость их участия в процессе разделения данных, а не количественные параметры.
Реализация случайного леса в SQL
Построение модели случайного леса с нуля на SQL представляет собой сложную задачу. Здесь важно понимать, что SQL в первую очередь является языком запросов, предназначенным для работы с данными в реляционных базах данных, а не для выполнения сложных алгоритмов машинного обучения. Тем не менее, при желании, можно реализовать случайный лес в SQL, что, безусловно, потребует значительных усилий.
Основные шаги для реализации:
-
Создание дерева решений:
Для каждого дерева будет необходимо разработать набор условий (CASE statements), определяющих, как разделять данные. Каждое дерево может потребовать отдельной временной таблицы или общего табличного выражения (CTE), что сделает код сложным и трудоемким. -
Объединение деревьев:
После генерации предсказаний от каждого дерева, необходимо объединить результаты. Это может быть сделано с помощью дополнительных условий или операций JOIN, что также может привести к увеличению сложности кода. -
Голосование:
Основной принцип случайного леса — это "голосование". Для реализации этого на SQL необходимо создать дополнительный механизм, который определит, какой класс является итоговым, основываясь на предсказаниях всех деревьев.
Проблемы и рекомендации
-
Поддержка надежной производительности: Большое количество деревьев (например, до 1000) и уровней в каждом дереве может стать серьезным вызовом. Некоторые СУБД могут не поддерживать такие объемы объединений из-за ограничений на количество объединяемых таблиц.
-
Трудности обновления модели: При повторной настройке модели необходимо будет полностью пересматривать и обновлять SQL-код, что делает такую реализацию неэффективной.
-
Получение коэффициентов: Если необходимы коэффициенты для предсказаний, стоит рассмотреть возможность использования линейных моделей, которые легко реализовать на SQL и которые обеспечивают хорошую интерпретируемость.
Заключение
Несмотря на техническую возможность реализации случайного леса на SQL, такая задача сопряжена с многочисленными трудностями как в разработке, так и в поддержании кода. Если необходимо осуществлять предсказания в SQL, может быть целесообразно рассмотреть альтернативные модели, которые предоставляют коэффициенты и легко могут быть реализованы в данных условиях.