O que é Floresta Aleatória e como aplicar esse algoritmo?

A Floresta Aleatória é um algoritmo de machine learning, popularizado em inglês como Random Forest. Suas origens datam de 1993, quando foi proposto teoricamente, e de 1995, quando Tin Kam Ho desenvolveu o primeiro algoritmo para “random decision forests”, utilizando o método de subespaços aleatórios.

O método introduziu a ideia de criar várias árvores de decisão, cada uma treinada com subconjuntos aleatórios de variáveis de entrada, promovendo diversidade entre as árvores e aumentando a robustez do modelo.

Em 2001, Leo Breiman, juntamente com Adele Cutler, ampliaram e popularizaram o conceito ao incorporar o método de bagging e ao adicionar aleatoriedade na escolha das variáveis para cada divisão, o que tornou a Floresta Aleatória uma das técnicas de aprendizado de máquina mais eficazes e amplamente utilizadas.

Essa combinação de múltiplas árvores de decisão permite reduzir o overfitting e melhorar sua capacidade preditiva, sendo aplicada tanto em problemas de classificação quanto de regressão.

Este artigo tem como objetivo fornecer uma compreensão aprofundada da Floresta Aleatória, explicando de forma didática como o algoritmo funciona, suas vantagens e desvantagens e como ele se diferencia das árvores de decisão convencionais.

O que é Floresta Aleatória?

A origem das Florestas Aleatórias está enraizada nas árvores de decisão, que são modelos que utilizam estruturas hierárquicas para tomar decisões baseadas em regras extraídas dos dados. No entanto, em vez de depender de uma única árvore, o Random Forest constrói um conjunto (ou “floresta”) de árvores de decisão, cada uma treinada com diferentes subconjuntos de dados e características.

Essa abordagem permite que o modelo capture uma variedade maior de padrões e reduz a correlação entre as árvores, melhorando a capacidade de generalização.

O algoritmo é considerado um método de ensemble porque combina as previsões de múltiplos modelos para produzir uma única previsão agregada. Ao integrar os resultados de várias árvores de decisão independentes, ele reduz a variância e mitiga os erros individuais das árvores, resultando em um desempenho superior.

Portanto, a Floresta Aleatória aproveita a diversidade entre os modelos para aumentar a precisão e a estabilidade das previsões, tornando essa técnica uma poderosa ferramenta em tarefas de classificação e regressão.

Imagem retirada do site bookdown.org

Ou seja, em vez de construir uma única árvore para realizar previsões são construídas múltiplas árvores, diferentes entre si. A previsão final será a média da previsão de todas as árvores, conforme a representação visual acima.

Como funciona o algoritmo de Floresta Aleatória?

Para entender o funcionamento da Floresta Aleatória, é importante primeiro compreender como funcionam as árvores de decisão individuais.

Uma árvore de decisão é um modelo que divide iterativamente os dados em subconjuntos baseados em valores de atributos, formando uma estrutura de árvore. Cada nó interno representa uma característica ou atributo, cada ramo representa uma regra de decisão e cada folha representa um resultado ou rótulo.

Passos do algoritmo de Floresta Aleatória:

1. Criação de Múltiplas Árvores de Decisão:
   • O Random Forest constrói múltiplas árvores de decisão usando diferentes subconjuntos dos dados de treinamento.
   • Cada árvore é treinada com uma amostra aleatória com reposição (bootstrapping) dos dados originais. Isso significa que alguns exemplos podem ser repetidos na amostra, enquanto outros podem ser omitidos.
2. Seleção Aleatória de Atributos:
   • Além de usar diferentes amostras de dados, o Random Forest também seleciona aleatoriamente um subconjunto de atributos (features) em cada divisão (split) durante a construção da árvore.
   • Isso introduz diversidade entre as árvores, reduzindo a correlação entre elas e melhorando a capacidade geral do modelo.
3. Construção das Árvores:
   • Cada árvore é construída até a profundidade máxima sem poda, ou até que outros critérios de parada sejam atendidos.
   • Como cada árvore é construída de forma independente, o processo pode ser facilmente paralelizado.
4. Agregação das Previsões:
   • Para fazer uma previsão, o Random Forest passa a entrada através de todas as árvores do conjunto.
   • No caso de classificação, cada árvore vota em uma classe e a classe final é determinada pela maioria dos votos.
   • No caso de regressão, a previsão final é a média das previsões individuais das árvores.

Por que usar amostragem aleatória e seleção de atributos?

A combinação de bootstrapping e seleção aleatória de atributos é conhecida como Bagging (Bootstrap Aggregating) e é fundamental para o sucesso do Random Forest. Essa abordagem reduz a variância do modelo sem aumentar significativamente o viés, resultando em previsões mais estáveis e generalizáveis.

Vantagens e Desvantagens da Floresta Aleatória

Vantagens

A Floresta Aleatória apresenta diversas vantagens significativas que a tornam uma escolha popular em muitas aplicações. Primeiramente, ela é robusta ao overfitting. Isso ocorre porque o processo de aleatorização e a agregação de múltiplas árvores reduzem a variância do modelo, tornando-o menos propenso a se ajustar excessivamente aos dados de treinamento em comparação com árvores de decisão individuais.

Além disso, a Floresta Aleatória tem a capacidade de lidar com dados de alta dimensionalidade. Mesmo quando há um grande número de atributos e amostras, o algoritmo mantém sua eficácia, sendo adequado para tarefas complexas onde outros métodos poderiam falhar ou apresentar desempenho inferior.

Outra vantagem é a detecção de importância de atributos. O Random Forest fornece estimativas sobre quais características são mais influentes nas previsões, o que é útil para a seleção de atributos e para a compreensão do modelo.

O algoritmo também é robusto a outliers e dados faltantes, sendo menos sensível a valores extremos e capaz de lidar eficientemente com informações incompletas. Por fim, sua flexibilidade permite que seja utilizado tanto em tarefas de classificação quanto de regressão, ampliando seu campo de aplicação.

Desvantagens

Apesar de suas vantagens, a Floresta Aleatória possui algumas desvantagens. Uma delas é a complexidade computacional. Construir múltiplas árvores de decisão pode ser intensivo em termos de tempo e recursos computacionais, especialmente com conjuntos de dados muito grandes, o que pode ser um impedimento em ambientes com limitações de processamento.

Outra desvantagem é a interpretabilidade. Enquanto árvores de decisão individuais são facilmente compreensíveis, a Floresta Aleatória é considerado uma “caixa preta”, o que dificulta a interpretação detalhada dos resultados e pode ser um problema em áreas que exigem transparência nos modelos.

Além disso, o algoritmo pode resultar em predições lentas. Como a previsão final é a combinação das previsões de muitas árvores, o processo pode ser mais demorado, afetando aplicações que requerem respostas em tempo real.

Por fim, o Random Forest requer configuração de hiperparâmetros. O desempenho do modelo depende de uma cuidadosa definição de parâmetros como o número de árvores e a profundidade máxima, o que pode exigir tempo e experiência para otimização.

Hiperparâmetros da Floresta Aleatória

Os hiperparâmetros são configurações que controlam o processo de aprendizagem do modelo. Ajustar esses parâmetros pode melhorar significativamente o desempenho do Random Forest. Abaixo estão alguns dos hiperparâmetros mais importantes:

1. n_estimators (Número de Árvores):
   • Define o número de árvores de decisão que compõem a floresta.
   • Valores maiores podem melhorar a performance até certo ponto, mas aumentam o tempo de treinamento e previsão.
   • Exemplo: n_estimators=100
2. max_features (Número Máximo de Atributos):
   • Controla o número de atributos considerados para determinar o melhor split em cada nó.
   • Pode ser um valor inteiro, uma fração ou termos como ‘auto’ (sqrt(n_features)) ou 'log2'.
   • Valores menores aumentam a diversidade entre as árvores.
3. max_depth (Profundidade Máxima das Árvores):
   • Limita a profundidade de cada árvore individual.
   • Controlar a profundidade pode prevenir o overfitting.
   • Exemplo: max_depth=10
4. min_samples_split (Mínimo de Amostras para Divisão):
   • Número mínimo de amostras necessárias para dividir um nó.
   • Valores maiores impedem que a árvore se torne muito complexa.
5. min_samples_leaf (Mínimo de Amostras nas Folhas):
   • Número mínimo de amostras que devem estar presentes em um nó folha.
   • Ajuda a suavizar o modelo, evitando nós folha com poucas amostras.
6. bootstrap:
   • Indica se as amostras são extraídas com reposição.
   • bootstrap=True (padrão) ativa o processo de bootstrapping.
7. criterion (Critério de Qualidade da Divisão):
   • Para classificação: ‘gini’ ou ‘entropy’.
   • Para regressão: ‘mse’, ‘mae’, etc.
   • Determina como a qualidade de um split é medida.
8. random_state:
   • Semente usada pelo gerador de números aleatórios.
   • Fixar esse valor permite a reprodução dos resultados.

Ajuste de Hiperparâmetros:

• Grid Search e Random Search:
  • Métodos para encontrar a combinação ideal de hiperparâmetros testando múltiplas configurações.
  • O Grid Search testa todas as combinações possíveis dentro de um grid especificado.
  • O Random Search seleciona aleatoriamente combinações de hiperparâmetros dentro de um espaço definido.
• Considerações Práticas:
  • Comece ajustando o n_estimators e max_features.
  • Monitore o desempenho em um conjunto de validação para evitar overfitting.
  • Considere o custo computacional ao definir hiperparâmetros.

Exemplos e Aplicações Práticas da Floresta Aleatória

A Floresta Aleatória é amplamente utilizada em diversas áreas devido à sua versatilidade e eficácia. A seguir, apresentamos alguns exemplos de como esse algoritmo pode ser aplicado em contextos reais.

⚠️ Classificação de Risco de Crédito

Em instituições financeiras, é crucial avaliar o risco associado à concessão de crédito a potenciais clientes. A Floresta Aleatória pode ser utilizada para prever se um cliente é um bom ou mau pagador com base em dados demográficos e históricos financeiros. Ao treinar o modelo com informações como idade, renda, histórico de empréstimos e comportamento de pagamento, é possível classificar novos clientes em categorias de risco, auxiliando na tomada de decisões sobre a concessão de crédito e minimizando perdas por inadimplência.

🏠 Previsão de Preços Imobiliários

No setor imobiliário, prever o preço de venda de propriedades é essencial para compradores, vendedores e corretores. A Floresta Aleatória pode ser aplicada para aprender padrões complexos entre características das propriedades—como localização, número de quartos, tamanho e amenidades—e seus preços de venda. Com base em dados históricos, o modelo consegue estimar com precisão o valor de novas propriedades, facilitando negociações e estratégias de mercado.

🕵 Detecção de Fraudes

Empresas de cartão de crédito enfrentam constantemente o desafio de identificar transações fraudulentas. A Floresta Aleatória pode ser treinado em conjuntos de dados que incluem transações legítimas e fraudulentas, aprendendo a distinguir entre comportamentos normais e suspeitos. Ao aplicar o modelo em tempo real, é possível sinalizar transações potencialmente fraudulentas para revisão ou bloqueio, protegendo tanto os consumidores quanto as instituições financeiras.

😡 Análise de Sentimentos

Com o aumento das interações online, empresas buscam entender a percepção dos clientes em relação aos seus produtos e serviços. A Floresta Aleatória pode ser utilizada em conjunto com técnicas de processamento de linguagem natural para classificar avaliações e comentários em categorias de sentimento, como positivo, neutro ou negativo. Isso permite que as empresas identifiquem pontos fortes e áreas de melhoria, orientando estratégias de negócio e marketing.

Perguntas Frequentes sobre Florestas Aleatórias:

A partir da interface de pesquisa do Google, levantei as perguntas mais pesquisadas:

Conclusão

Conforme longamente analisado neste artigo, a Floresta Aleatória é um algoritmo poderoso e versátil, que oferece melhorias significativas em relação às árvores de decisão individuais. Sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados, alta dimensionalidade e fornecer estimativas precisas faz dele uma escolha popular em muitas aplicações de aprendizado de máquina.

Embora possa exigir recursos computacionais significativos e ajuste cuidadoso de hiperparâmetros, os benefícios em termos de precisão e robustez podem orientar sua aplicação a projetos que não tenham limitação de recursos financeiros e humanos.