Random forest

Random forest (RF) adalah suatu algoritma yang digunakan pada klasifikasi data dalam jumlah yang besar. Klasifikasi "random forest" dilakukan melalui penggabungan pohon ("tree") dengan melakukan "training" pada sampel data yang dimiliki. Penggunaan pohon (tree) yang semakin banyak akan mempengaruhi akurasi yang akan didapatkan menjadi lebih baik. Penentuan klasifikasi dengan "random forest" diambil berdasarkan hasil "voting" dari "tree" yang terbentuk. Pemenang dari "tree" yang terbentuk ditentukan dengan "vote" terbanyak.
Pembangunan pohon ("tree") pada "random forest" sampai dengan mencapai ukuran maksimum dari pohon data. Akan tetapi,pembangunan pohon "random forest" tidak dilakukan pemangkasan ("pruning") yang merupakan sebuah metode untuk mengurangi kompleksitas ruang. Pembangunan dilakukan dengan penerapan metode "random feature selection" untuk meminimalisir kesalahan. Pembentukan pohon ("tree") dengan sample data menggunakan variable yang diambil secara acak dan menjalankan klasifikasi pada semua "tree" yang terbentuk.
"Random forest" menggunakan "Decision Tree" untuk melakukan proses seleksi. Pohon yang dibangun dibagi secara rekursif dari data pada kelas yang sama. Pemecahan ("split") digunakan untuk membagi data berdasarkan jenis atribut yang digunakan. Pembuatan "decision tree" pada saat penentuan klasifikasi,pohon yang buruk akan membuat prediksi acak yang saling bertentangan. Sehingga,beberapa "decision tree" akan menghasilkan jawaban yang baik.
"Random forest" merupakan salah satu cara penerapan dari pendekatan diskriminasi stokastik pada klasifikasi. Proses Klasifikasi akan berjalan jika semua "tree" telah terbentuk.Pada saat proses klasifikasi selesai dilakukan, inisialisasi dilakukan dengan sebanyak data berdasarkan nilai akurasinya. Keuntungan penggunaan random forest yaitu mampu mengklasifiksi data yang memiliki atribut yang tidak lengkap,dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi akan tetapi tidak terlalu bagus untuk regresi, lebih cocok untuk pengklasifikasian data serta dapat digunakan untuk menangani data sampel yang banyak.
Proses klasifikasi pada "random forest" berawal dari memecah data sampel yang ada kedalam "decision tree" secara acak. Setelah pohon terbentuk,maka akan dilakukan "voting" pada setiap kelas dari data sampel. Kemudian, mengkombinasikan "vote" dari setiap kelas kemudian diambil "vote" yang paling banyak.Dengan menggunakan "random forest" pada klasifikasi data maka, akan menghasilkan "vote" yang paling baik.