O możliwościach wykorzystania rotacyjnego lasu w badaniach rynkowych i marketingowych

Rotacyjny las (rotation forest) jest narzędziem analitycznym służącym do budowy zagregowanych modeli predykcyjnych. Pojedyncze modele drzew klasyfikacyjnych powstają na podstawie podprób bootstrapowych, a do ich budowy używa się innych zbiorów zmiennych niezależnych. Początkowo dzieli się zbiór tych zmiennych na k rozłącznych podzbiorów, a następnie w każdym z nich stosuje się analizę głównych składowych w celu uzyskania liniowej kombinacji zmiennych wejściowych. Celem artykułu jest porównanie skuteczności modeli prognostycznych zbudowanych za pomocą rotacyjnego lasu z innymi modelami zagregowanymi: metodą bagging, drzewami wzmacnianymi AdaBoost i losowym lasem. Do analiz wykorzystano 11 zbiorów obserwacji pobranych z popularnego repozytorium on-line. Obliczenia zostały wykonane w programie WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis), a ocena modeli została dokonana za pomocą czterech miar: dokładności, czułości, precyzji i miary F. Wyniki wskazują na ograniczone możliwości wykorzystania tego modelu zagregowanego w badaniach rynkowych i marketingowych. Najważniejsze przeszkody dotyczą poziomu pomiaru zmiennych niezależnych i zasobów sprzętowych niezbędnych do analizy dużych zbiorów danych.