Diferencia entre bosque aleatorio y árbol de decisión

Los algoritmos son necesarios para la ejecución de potentes programas informáticos. Cuanto más rápido se ejecuta el algoritmo, más eficiente es. Los algoritmos se crean utilizando principios matemáticos para resolver problemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático; El bosque aleatorio y el árbol de decisiones son dos de estos algoritmos. Estos algoritmos ayudan en el manejo de grandes cantidades de datos para hacer mejores evaluaciones y juicios.

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Empecemos por comprender el significado de Árbol de decisión y Bosque aleatorio.

Árbol de decisión

Como su nombre lo indica, este enfoque construye su modelo en forma de árbol, completo con nodos de decisión y nodos hoja. Los nodos de decisión se organizan en el orden de dos o más ramas, y el nodo hoja representa una decisión. Un árbol de decisiones es un diagrama de flujo de toma de decisiones simple y eficiente implementado para administrar datos clasificados y consistentes.

Los árboles son un enfoque simple y conveniente para ver los resultados de los algoritmos y aprender cómo se producen las decisiones. La ventaja clave de un árbol de decisiones es ajustarse de acuerdo con los datos. Se puede utilizar un diagrama de árbol para ver y analizar los resultados del proceso de manera organizada. Por otro lado, el enfoque de bosque aleatorio tiene muchas menos probabilidades de verse afectado por aberraciones porque genera varios árboles de decisión separados y promedia estos pronósticos.

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Ventajas del árbol de decisión

• Los árboles de decisión exigen menos tiempo para el preprocesamiento de datos que otros métodos.
• Un árbol de decisión no implica regularización.
• Un árbol de decisión no necesita escalabilidad de datos.
• Las discrepancias en los datos no afectan significativamente el proceso de desarrollo del árbol de decisión.
• Un paradigma de árbol de decisiones es muy natural y simple de comunicar a los equipos técnicos y las partes interesadas.

Desventajas del árbol de decisión

• Un cambio menor en los datos puede cambiar significativamente la estructura de datos del árbol de decisión, lo que resulta en una desestabilización.
• El cálculo de un árbol de decisión puede ser significativamente más complejo que otros algoritmos a veces.
• El período de entrenamiento para un árbol de decisión suele ser más largo.
• La educación del árbol de decisión es costosa debido a la mayor complejidad y tiempo requerido.
• La técnica del Árbol de Decisión es insuficiente para realizar regresiones y pronosticar variables continuas.

Bosque aleatorio

El bosque aleatorio tiene hiperparámetros casi idénticos a un árbol de decisión. Su enfoque de conjunto de árboles de decisión se produce a partir de datos divididos aleatoriamente. Toda esta comunidad es un bosque, y cada árbol contiene una muestra aleatoria única.

Muchos árboles en la técnica de bosque aleatorio pueden hacerlo demasiado lento e ineficiente para la predicción en tiempo real. Por el contrario, el método de bosque aleatorio genera resultados basados ​​en características y observaciones seleccionadas al azar construidas en árboles de decisión múltiple.

Dado que los bosques aleatorios solo usan unas pocas variables para generar cada árbol de decisión, los árboles de decisión finales generalmente están descorrelacionados, lo que implica que el modelo de metodología de bosque aleatorio es difícil de superar la base de datos. Como se indicó anteriormente, los árboles de decisión generalmente sobrescriben los datos de entrenamiento, lo que implica que es más probable que se ajusten al desorden del conjunto de datos que al sistema subyacente genuino.

Ventajas del bosque aleatorio

• Random forest es capaz de realizar problemas de clasificación y regresión.
• Un bosque aleatorio genera pronósticos fáciles de entender y precisos.
• Es capaz de manejar conjuntos de datos masivos de manera efectiva.
• El método del bosque aleatorio supera al algoritmo del árbol de decisiones en cuanto a la precisión de la predicción.

Desventajas del bosque aleatorio

• Se requieren recursos informáticos adicionales cuando se utiliza un algoritmo de bosque aleatorio.
• Consume más tiempo que un árbol de decisión.

Diferencia entre bosque aleatorio y árbol de decisión

Procesamiento de datos:

Los árboles de decisión utilizan un algoritmo para decidir sobre nodos y subnodos. Un nodo se puede dividir en dos o más subnodos, y generar subnodos da otro subnodo cohesivo, por lo que podemos decir que los nodos se han dividido.

El bosque aleatorio, por otro lado, es la combinación de varios árboles de decisión, que es la clase del conjunto de datos. Algunos árboles de decisión pueden dar un resultado preciso mientras que otros no, pero todos los árboles hacen predicciones juntos. La división se lleva a cabo inicialmente utilizando los mejores datos y la operación se repite hasta que todos los nodos secundarios tengan datos confiables.

Complejidad:

El árbol de decisiones, que se utiliza para la clasificación y la regresión, es una serie directa de elecciones que se toman para obtener los resultados deseados. El beneficio del árbol de decisión simple es que este modelo es fácil de interpretar y, al construir árboles de decisión, somos conscientes de la variable y su valor utilizado para dividir los datos. Como resultado, la salida se puede predecir rápidamente.

En cambio, el bosque aleatorio es más complejo porque combina árboles de decisión, y cuando construimos un bosque aleatorio, tenemos que definir la cantidad de árboles que queremos hacer y cuántas variables necesitamos.

Precisión:

En comparación con los árboles de decisión, el bosque aleatorio pronostica los resultados con mayor precisión. También podemos suponer que los bosques aleatorios generan muchos árboles de decisión que se fusionan para dar un resultado preciso y estable. Cuando usamos un algoritmo para resolver el problema de regresión en un bosque aleatorio, existe un método para obtener un resultado preciso para cada nodo. El método se conoce como el algoritmo de aprendizaje supervisado en el aprendizaje automático, que utiliza el método de embolsado.

Sobreajuste:

Cuando se usan algoritmos, existe el riesgo de sobreajuste, lo que puede verse como una restricción generalizada en el aprendizaje automático. El sobreajuste es un problema crítico en el aprendizaje automático. Cuando los modelos de aprendizaje automático no pueden funcionar bien en conjuntos de datos desconocidos, es una señal de sobreajuste. Esto es especialmente cierto si el problema se detecta en los conjuntos de datos de prueba o validación y es significativamente mayor que el error en el conjunto de datos de entrenamiento. El sobreajuste ocurre cuando los modelos aprenden datos de fluctuación en los datos de entrenamiento, lo que perjudica el rendimiento del nuevo modelo de datos.

Debido al empleo de varios árboles de decisión en el bosque aleatorio, el peligro de sobreajuste es menor que el del árbol de decisión. La precisión aumenta cuando empleamos un modelo de árbol de decisión en un conjunto de datos determinado, ya que contiene más divisiones, lo que facilita el sobreajuste y la validación de los datos.

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Nota final

Un árbol de decisión es una estructura que emplea el enfoque de ramificación para mostrar cada resultado de decisión concebible. Por el contrario, un bosque aleatorio es una colección de árboles de decisión que produce el resultado final en función de los resultados de todos sus árboles de decisión.

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