ماهي خوارزمية RandomForestRegressor وكيف تعمل؟

RandomForestRegressor هو خوارزمية تستخدم في مهام الانحدار ضمن أسلوب الغابات العشوائية وتجمع هذه الخوارزمية بين عدة أشجار قرار لتحسين الأداء التنبؤي وتقليل ظاهرة الإفراط في التكيف (overfitting) ويعمل كالتالي:

• طريقة التجميع: يقوم RandomForestRegressor ببناء عدة أشجار قرار خلال مرحلة التدريب ويتم تدريب كل شجرة على مجموعة فرعية مختلفة من البيانات، تم إنشاؤها عن طريق السحب العشوائي مع الاستبدال (bootstrapping).
• عشوائية الميزات: وعند تقسيم العقد في الأشجار، يتم النظر إلى مجموعة عشوائية من الميزات ويساعد هذا في جعل الأشجار أكثر تنوعا ويقلل من الترابط بينها.
• التنبؤ: يتم حساب التنبؤ النهائي عن طريق أخذ متوسط التنبؤات من جميع الأشجار الفردية ويساعد ذلك في تحسين دقة التنبؤات.

بالنسبة لاستيراد المكتبة فيتم ذلك من خلال:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

تهيئة النموذج:

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

تدريب النموذج:

model.fit(X_train, y_train)

إجراء التنبؤات:

predictions = model.predict(X_test)

ويمكنك استخدام مقاييس مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE) أو متوسط مربع الخطأ (MSE) لتقييم الأداء:

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)

وبالنسبة للفروقات ف RandomForestRegressor يستخدم مجموعة من أشجار القرار لالتقاط العلاقات غير الخطية، بينما الانحدار العادي يعتمد على نموذج خطي يفترض علاقة خطية بين الميزات والمتغير المستهدف.

ال RandomForestRegressor أقل عرضة للإفراط في التكيف بفضل متوسط التنبؤات من عدة أشجار، في حين أن الانحدار العادي قد يتعرض لهذه المشكلة في البيانات المعقدة، كما أنه أكثر تعقيدا وأصعب تفسيرا، بينما الانحدار العادي يوفر معاملات واضحة تسهل الفهم وبشكل عام يميل إلى تحقيق أداء أفضل في مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.

what about "SimpleImputer" and "StandardScaler" could you explain how they work to me and how to use them 

بالنسبة ل RandomForestRegressor هو نموذج تعلم آلي ينتمي إلى خوارزميات الأشجار العشوائية ويستخدم لحل مشاكل الانحدار،  يعتمد على إنشاء مجموعة من الأشجار أو Decision Trees تعمل معا لتقديم توقعات دقيقة، و يتم تدريب كل شجرة على جزء عشوائي من البيانات، ثم تجمع النتائج النهائية من جميع الأشجار عن طريق حساب المتوسط لتقليل الخطأ وزيادة الدقة.

يعني يقوم النموذج بإنشاء عينات عشوائية من بيانات التدريب، بحيث يمكن أن تتكرر بعض البيانات ضمن العينة الواحدة، ثم يتم إنشاء عدد كبير من الأشجار باستخدام هذه العينات العشوائية، و في كل شجرة، يتم استخدام مجموعة عشوائية من الميزات  عند تقسيم العقد.

و أثناء التنبؤ، تقوم كل شجرة بإنتاج قيمة مستهدفة، و يتم حساب متوسط القيم الناتجة من جميع الأشجار للحصول على التنبؤ النهائي.