Unterschied zwischen Random Forest und Entscheidungsbaum

Für die Ausführung leistungsfähiger Computerprogramme werden Algorithmen benötigt. Je schneller der Algorithmus ausgeführt wird, desto effizienter ist er. Algorithmen werden unter Verwendung mathematischer Prinzipien erstellt, um Probleme mit KI und maschinellem Lernen zu lösen. Random Forest und Entscheidungsbaum sind zwei solche Algorithmen. Diese Algorithmen helfen beim Umgang mit großen Datenmengen, um bessere Auswertungen und Urteile zu treffen.

Unsere KI- und ML-Programme in den USA

Beginnen wir damit, die Bedeutung von Decision Tree und Random Forest zu verstehen.

Entscheidungsbaum

Wie der Name schon sagt, konstruiert dieser Ansatz sein Modell in Form eines Baums, komplett mit Entscheidungsknoten und Blattknoten. Entscheidungsknoten sind in der Reihenfolge von zwei oder mehr Zweigen angeordnet, wobei der Blattknoten eine Entscheidung darstellt. Ein Entscheidungsbaum ist ein einfaches und effizientes Flussdiagramm zur Entscheidungsfindung, das implementiert wird, um klassifizierte und konsistente Daten zu verwalten.

Bäume sind ein einfacher und bequemer Ansatz, um die Ergebnisse von Algorithmen anzuzeigen und zu lernen, wie Entscheidungen getroffen werden. Der entscheidende Vorteil eines Entscheidungsbaums ist die Anpassung an die Daten. Ein Baumdiagramm kann verwendet werden, um die Prozessergebnisse auf organisierte Weise zu sehen und zu analysieren. Andererseits ist der Random-Forest-Ansatz wesentlich weniger anfällig für Abweichungen, da er mehrere separate Entscheidungsbäume generiert und diese Prognosen mittelt.

Holen Sie sich die Zertifizierung für maschinelles Lernen von den besten Universitäten der Welt. Erwerben Sie Master-, Executive PGP- oder Advanced Certificate-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Vorteile des Entscheidungsbaums

• Entscheidungsbäume benötigen weniger Zeit für die Datenvorverarbeitung als andere Methoden.
• Ein Entscheidungsbaum beinhaltet keine Regularisierung.
• Ein Entscheidungsbaum erfordert keine Datenskalierbarkeit.
• Diskrepanzen in den Daten haben keinen wesentlichen Einfluss auf den Entwicklungsprozess des Entscheidungsbaums.
• Ein Entscheidungsbaum-Paradigma ist sehr natürlich und einfach an technische Teams und Interessenvertreter zu kommunizieren.

Nachteile des Entscheidungsbaums

• Eine geringfügige Änderung der Daten kann die Datenstruktur des Entscheidungsbaums erheblich verändern, was zu einer Destabilisierung führt.
• Die Berechnung eines Entscheidungsbaums kann manchmal erheblich komplexer sein als bei anderen Algorithmen.
• Die Trainingszeit für einen Entscheidungsbaum ist häufig länger.
• Die Ausbildung von Entscheidungsbäumen ist aufgrund der erhöhten Komplexität und des Zeitaufwands kostspielig.
• Die Entscheidungsbaumtechnik ist unzureichend, um eine Regression durchzuführen und kontinuierliche Variablen vorherzusagen.

Zufälliger Wald

Der Random Forest hat nahezu identische Hyperparameter wie ein Entscheidungsbaum. Sein Entscheidungsbaum-Ensemble-Ansatz wird aus zufällig aufgeteilten Daten erzeugt. Diese gesamte Gemeinde ist ein Wald, wobei jeder Baum eine einzigartige Zufallsstichprobe enthält.

Viele Bäume in der Random-Forest-Technik können sie für eine Echtzeitvorhersage zu langsam und ineffizient machen. Im Gegensatz dazu generiert die Random-Forest-Methode Ergebnisse basierend auf zufällig ausgewählten Beobachtungen und Merkmalen, die auf mehreren Entscheidungsbäumen konstruiert wurden.

Da Random Forests nur wenige Variablen verwenden, um jeden Entscheidungsbaum zu generieren, sind die endgültigen Entscheidungsbäume typischerweise dekorreliert, was bedeutet, dass das Random-Forest-Methodikmodell die Datenbank nur schwer übertreffen kann. Wie bereits erwähnt, überschreiben Entscheidungsbäume in der Regel die Trainingsdaten, was impliziert, dass sie eher in die Unordnung des Datensatzes passen als in das echte zugrunde liegende System.

Vorteile von Random Forest

• Random Forest kann sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsprobleme lösen.
• Ein Random Forest generiert leicht verständliche und präzise Prognosen.
• Es ist in der Lage, riesige Datensätze effektiv zu handhaben.
• Die Random-Forest-Methode übertrifft den Entscheidungsbaumalgorithmus hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit.

Nachteile von Random Forest

• Bei Verwendung eines Random-Forest-Algorithmus sind zusätzliche Rechenressourcen erforderlich.
• Es ist zeitaufwändiger als ein Entscheidungsbaum.

Unterschied zwischen Random Forest und Entscheidungsbaum

Datenverarbeitung:

Die Entscheidungsbäume verwenden einen Algorithmus, um über Knoten und Unterknoten zu entscheiden. Ein Knoten kann in zwei oder mehr Unterknoten unterteilt werden, und das Erzeugen von Unterknoten ergibt einen weiteren zusammenhängenden Unterknoten, sodass wir sagen können, dass die Knoten geteilt wurden.

Der Random Forest hingegen ist die Kombination verschiedener Entscheidungsbäume, die die Klasse des Datensatzes darstellen. Einige Entscheidungsbäume können eine genaue Ausgabe liefern, während andere dies nicht tun, aber alle Bäume treffen zusammen Vorhersagen. Die Teilung wird anfänglich unter Verwendung der besten Daten durchgeführt, und die Operation wird wiederholt, bis alle untergeordneten Knoten zuverlässige Daten haben.

Komplexität:

Der Entscheidungsbaum, der für die Klassifizierung und Regression verwendet wird, ist eine einfache Reihe von Entscheidungen, die getroffen werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Der Vorteil des einfachen Entscheidungsbaums besteht darin, dass dieses Modell leicht zu interpretieren ist, und beim Erstellen von Entscheidungsbäumen kennen wir die Variable und ihren Wert, die zum Aufteilen der Daten verwendet werden. Dadurch kann die Ausgabe schnell vorhergesagt werden.

Im Gegensatz dazu ist die zufällige Gesamtstruktur komplexer, da sie Entscheidungsbäume kombiniert, und wenn wir eine zufällige Gesamtstruktur erstellen, müssen wir die Anzahl der Bäume definieren, die wir erstellen möchten, und wie viele Variablen wir benötigen.

Genauigkeit:

Im Vergleich zu Entscheidungsbäumen prognostiziert Random Forest Ergebnisse genauer. Wir können auch davon ausgehen, dass Random Forests viele Entscheidungsbäume aufbauen, die zusammengeführt werden, um ein präzises und stabiles Ergebnis zu liefern. Wenn wir einen Algorithmus zum Lösen des Regressionsproblems in einem zufälligen Wald verwenden, gibt es eine Methode, um ein genaues Ergebnis für jeden Knoten zu erhalten. Das Verfahren ist als überwachter Lernalgorithmus im maschinellen Lernen bekannt, der die Bagging-Methode verwendet.

Überanpassung:

Bei der Verwendung von Algorithmen besteht die Gefahr des Overfitting, was als verallgemeinerte Einschränkung beim maschinellen Lernen angesehen werden kann. Überanpassung ist ein kritisches Problem beim maschinellen Lernen. Wenn maschinelle Lernmodelle bei unbekannten Datensätzen nicht gut funktionieren, ist dies ein Zeichen für Überanpassung. Dies gilt insbesondere, wenn das Problem in den Test- oder Validierungsdatensätzen erkannt wird und erheblich größer ist als der Fehler im Trainingsdatensatz. Overfitting tritt auf, wenn Modelle Schwankungsdaten in den Trainingsdaten lernen, was die Leistung des neuen Datenmodells beeinträchtigt.

Durch die Verwendung mehrerer Entscheidungsbäume im Random Forest ist die Gefahr des Overfitting geringer als beim Entscheidungsbaum. Die Genauigkeit erhöht sich, wenn wir ein Entscheidungsbaummodell für einen bestimmten Datensatz verwenden, da es mehr Aufteilungen enthält, was die Überanpassung und Validierung der Daten erleichtert.

Beliebte Blogs zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Ende Hinweis

Ein Entscheidungsbaum ist eine Struktur, die den Verzweigungsansatz verwendet, um jedes denkbare Entscheidungsergebnis anzuzeigen. Im Gegensatz dazu ist ein Random Forest eine Sammlung von Entscheidungsbäumen, die das Endergebnis in Abhängigkeit von den Ergebnissen aller ihrer Entscheidungsbäume erzeugt.

Erfahren Sie mehr über Random Forest und Decision Tree

Werden Sie ein Meister der in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verwendeten Algorithmen, indem Sie sich bei UpGrad in Zusammenarbeit mit der LJMU für den Master of Science in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz einschreiben.

Das Postgraduiertenprogramm bereitet Einzelpersonen auf die bestehenden und zukünftigen Technologiefelder vor, indem es branchenbezogene Themen studiert. Das Programm betont auch reale Projekte, zahlreiche Fallstudien und globale Akademiker, die von Fachexperten präsentiert werden.

Melden Sie sich noch heute bei UpGrad an, um die einzigartigen Funktionen wie Netzwerküberwachung, Lernsitzungen, 360-Grad-Lernunterstützung und mehr zu nutzen!