ランダムフォレストとディシジョンツリーの違い

強力なコンピューター プログラムを実行するには、アルゴリズムが必要です。 アルゴリズムの実行速度が速ければ速いほど、効率的になります。 アルゴリズムは、AI と機械学習の問題を処理するために数学的原理を使用して作成されます。 ランダム フォレストとデシジョン ツリーは、そのような 2 つのアルゴリズムです。 これらのアルゴリズムは、膨大な量のデータを処理して、より良い評価と判断を下すのに役立ちます。

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決定木とランダム フォレストの意味を理解することから始めましょう。

ディシジョン ツリー

名前が示すように、このアプローチは、決定ノードとリーフ ノードを備えたツリー形式でモデルを構築します。 決定ノードは、2 つ以上の分岐の順序で配置され、リーフ ノードが決定を表します。 デシジョン ツリーは、分類された一貫性のあるデータを管理するために実装されたシンプルで効率的な意思決定フローチャートです。

ツリーは、アルゴリズムの結果を表示し、決定がどのように生成されるかを学習するためのシンプルで便利なアプローチです。 デシジョン ツリーの主な利点は、データに従って調整できることです。 ツリー ダイアグラムを使用すると、プロセスの結果を整理して表示および分析できます。 一方、ランダム フォレスト アプローチは、いくつかの個別の決定木を生成し、これらの予測を平均化するため、異常の影響を受ける可能性がかなり低くなります。

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決定木の利点

• デシジョン ツリーは、他の方法よりもデータの前処理に必要な時間が少なくて済みます。
• 決定木には正則化は含まれません。
• デシジョン ツリーは、データのスケーラビリティを必要としません。
• データの不一致は、デシジョン ツリーの開発プロセスに大きな影響を与えません。
• デシジョン ツリー パラダイムは、技術チームや利害関係者とのコミュニケーションが非常に自然でシンプルです。

決定木のデメリット

• データを少し変更すると、デシジョン ツリーのデータ構造が大幅に変更され、不安定になる可能性があります。
• ディシジョン ツリーの計算は、他のアルゴリズムよりも大幅に複雑になる場合があります。
• デシジョン ツリーのトレーニング期間は、多くの場合、より長くなります。
• ディシジョン ツリーの教育は、複雑さと時間がかかるため、コストがかかります。
• デシジョン ツリー手法は、回帰の実行と連続変数の予測には不十分です。

ランダムフォレスト

ランダム フォレストには、決定木とほぼ同じハイパー パラメーターがあります。 その決定木アンサンブル アプローチは、ランダムに分割されたデータから生成されます。 このコミュニティ全体がフォレストであり、各ツリーには一意のランダム サンプルが含まれています。

ランダム フォレスト手法の多くの木は、リアルタイム予測には遅すぎて非効率になる可能性があります。 対照的に、ランダム フォレスト法は、ランダムに選択された観測値と複数の決定木で構築された特性に基づいて結果を生成します。

ランダム フォレストは各決定木を生成するために少数の変数のみを使用するため、最終的な決定木は通常無相関であり、ランダム フォレストの方法論モデルがデータベースを超えるのは難しいことを意味します。 前述のように、デシジョン ツリーは通常、トレーニング データを上書きします。これは、真の基盤となるシステムよりも、データセットの混乱に適合する可能性が高いことを意味します。

ランダムフォレストの利点

• ランダム フォレストは、分類問題と回帰問題の両方を実行できます。
• ランダム フォレストは、わかりやすく正確な予測を生成します。
• 大規模なデータセットを効果的に処理できます。
• ランダム フォレスト法は、予測精度に関して決定木アルゴリズムよりも優れています。

ランダムフォレストのデメリット

• ランダム フォレスト アルゴリズムを使用する場合は、追加のコンピューティング リソースが必要です。
• 決定木よりも時間がかかります。

ランダムフォレストとディシジョンツリーの違い

情報処理：

決定木は、アルゴリズムを使用してノードとサブノードを決定します。 ノードは2つ以上のサブノードに分割でき、サブノードを生成すると別のまとまったサブノードが得られるため、ノードが分割されたと言えます。

一方、ランダムフォレストは、データセットのクラスであるさまざまな決定木の組み合わせです。 決定木には正確な出力が得られるものとそうでないものがありますが、すべての決定木が一緒に予測を行います。 分割は最初に最良のデータを使用して実行され、すべての子ノードが信頼できるデータを持つまで操作が繰り返されます。

複雑：

分類と回帰に使用されるデシジョン ツリーは、目的の結果を得るために取られる一連の単純な選択です。 単純なデシジョン ツリーの利点は、このモデルが解釈しやすいことです。また、デシジョン ツリーを作成するときに、データの分割に使用される変数とその値を認識しています。 その結果、出力を迅速に予測できます。

対照的に、ランダム フォレストは決定木を組み合わせているため、より複雑です。ランダム フォレストを構築するときは、作成するツリーの数と必要な変数の数を定義する必要があります。

正確さ：

決定木と比較すると、ランダム フォレストは結果をより正確に予測します。 また、ランダム フォレストは多くの決定木を構築し、それらが結合して正確で安定した結果が得られると仮定することもできます。 ランダム フォレストで回帰問題を解くアルゴリズムを使用する場合、ノードごとに正確な結果を得る方法があります。 この方法は、バギング法を使用する機械学習の教師あり学習アルゴリズムとして知られています。

過剰適合:

アルゴリズムを使用する場合、オーバーフィッティングのリスクがあります。これは、機械学習における一般化された制約と見なすことができます。 オーバーフィッティングは、機械学習における重要な問題です。 機械学習モデルが未知のデータセットでうまく機能しない場合、それは過剰適合の兆候です。 これは、テスト データセットまたは検証データセットで問題が検出され、トレーニング データセットでのミスよりも大幅に大きい場合に特に当てはまります。 モデルがトレーニング データの変動データを学習するとオーバーフィッティングが発生し、新しいデータ モデルのパフォーマンスが損なわれます。

ランダム フォレストでは複数の決定木を使用しているため、オーバーフィッティングの危険性は決定木よりも低くなります。 より多くの分割が含まれているため、特定のデータセットにデシジョン ツリー モデルを採用すると精度が向上し、データのオーバーフィットと検証が容易になります。

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エンドノート

決定木は、考えられるすべての決定結果を示すために分岐アプローチを採用する構造です。 対照的に、ランダム フォレストは、決定木のすべての結果に応じて最終結果を生成する決定木のコレクションです。

ランダム フォレストとディシジョン ツリーの詳細

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