Différence entre forêt aléatoire et arbre de décision

Des algorithmes sont nécessaires à l'exécution de programmes informatiques puissants. Plus l'algorithme s'exécute rapidement, plus il est efficace. Les algorithmes sont créés à l'aide de principes mathématiques pour résoudre les problèmes d'IA et d'apprentissage automatique ; La forêt aléatoire et l'arbre de décision sont deux de ces algorithmes. Ces algorithmes aident à gérer q de grandes quantités de données pour faire de meilleures évaluations et jugements.

Nos programmes d'IA et de ML aux États-Unis

Commençons par comprendre la signification de l'arbre de décision et de la forêt aléatoire.

Arbre de décision

Comme son nom l'indique, cette approche construit son modèle sous la forme d'un arbre, complété par des nœuds de décision et des nœuds feuilles. Les nœuds de décision sont organisés dans l'ordre de deux branches ou plus, le nœud feuille représentant une décision. Un arbre décisionnel est un organigramme décisionnel simple et efficace mis en place pour gérer des données classifiées et cohérentes.

Les arbres sont une approche simple et pratique pour visualiser les résultats des algorithmes et apprendre comment les décisions sont produites. Le principal avantage d'un arbre de décision est de s'ajuster en fonction des données. Un diagramme en arbre peut être utilisé pour voir et analyser les résultats du processus de manière organisée. D'autre part, l'approche de la forêt aléatoire est considérablement moins susceptible d'être affectée par les aberrations car elle génère plusieurs arbres de décision distincts et calcule la moyenne de ces prévisions.

Obtenez une certification d'apprentissage automatique des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes de maîtrise, Executive PGP ou Advanced Certificate pour accélérer votre carrière.

Avantages de l'arbre de décision

• Les arbres de décision demandent moins de temps pour le prétraitement des données que les autres méthodes.
• Un arbre de décision n'implique pas de régularisation.
• Un arbre de décision ne nécessite pas d'évolutivité des données.
• Les divergences dans les données n'ont pas d'impact significatif sur le processus de développement de l'arbre de décision.
• Un paradigme d'arbre de décision est très naturel et simple à communiquer aux équipes techniques et aux parties prenantes.

Inconvénients de l'arbre de décision

• Une modification mineure des données peut modifier considérablement la structure des données de l'arbre de décision, entraînant une déstabilisation.
• Le calcul d'un arbre de décision peut parfois être beaucoup plus complexe que d'autres algorithmes.
• La période d'apprentissage d'un arbre de décision est souvent plus longue.
• L'enseignement de l'arbre de décision est coûteux en raison de la complexité accrue et du temps requis.
• La technique de l'arbre de décision est insuffisante pour effectuer une régression et prévoir des variables continues.

Forêt aléatoire

La forêt aléatoire a des hyper-paramètres presque identiques à un arbre de décision. Son approche d'ensemble d'arbres de décision est produite à partir de données divisées de manière aléatoire. Toute cette communauté est une forêt, chaque arbre contenant un échantillon aléatoire unique.

De nombreux arbres dans la technique de la forêt aléatoire peuvent la rendre trop lente et inefficace pour la prédiction en temps réel. En revanche, la méthode de la forêt aléatoire génère des résultats basés sur des observations choisies au hasard et des caractéristiques construites sur plusieurs arbres de décision.

Étant donné que les forêts aléatoires n'utilisent que quelques variables pour générer chaque arbre de décision, les arbres de décision ultimes sont généralement décorrélés, ce qui implique que le modèle de méthodologie de forêt aléatoire est difficile à surpasser la base de données. Comme indiqué précédemment, les arbres de décision écrasent généralement les données de formation, ce qui implique qu'ils sont plus susceptibles de s'adapter à l'encombrement de l'ensemble de données que le véritable système sous-jacent.

Avantages de la forêt aléatoire

• La forêt aléatoire est capable d'effectuer à la fois des problèmes de classification et de régression.
• Une forêt aléatoire génère des prévisions faciles à comprendre et précises.
• Il est capable de gérer efficacement des ensembles de données massifs.
• La méthode de la forêt aléatoire surpasse l'algorithme de l'arbre de décision en ce qui concerne la précision de la prédiction.

Inconvénients de la forêt aléatoire

• Des ressources de calcul supplémentaires sont requises lors de l'utilisation d'un algorithme de forêt aléatoire.
• Il prend plus de temps qu'un arbre de décision.

Différence entre la forêt aléatoire et l'arbre de décision

Traitement de l'information:

Les arbres de décision utilisent un algorithme pour décider des nœuds et des sous-nœuds. Un nœud peut être divisé en deux ou plusieurs sous-nœuds, et la génération de sous-nœuds donne un autre sous-nœud cohérent, nous pouvons donc dire que les nœuds ont été divisés.

La forêt aléatoire, quant à elle, est la combinaison de divers arbres de décision, qui est la classe de l'ensemble de données. Certains arbres de décision peuvent donner une sortie précise tandis que d'autres ne le peuvent pas, mais tous les arbres font des prédictions ensemble. La division est initialement effectuée en utilisant les meilleures données, et l'opération est répétée jusqu'à ce que tous les nœuds enfants aient des données fiables.

Complexité:

L'arbre de décision, qui est utilisé pour la classification et la régression, est une série directe de choix effectués pour obtenir les résultats souhaités. L'avantage de l'arbre de décision simple est que ce modèle est facile à interpréter, et lors de la construction des arbres de décision, nous sommes conscients de la variable et de sa valeur utilisée pour diviser les données. En conséquence, la sortie peut être prédite rapidement.

En revanche, la forêt aléatoire est plus complexe car elle combine des arbres de décision, et lors de la construction d'une forêt aléatoire, nous devons définir le nombre d'arbres que nous voulons créer et le nombre de variables dont nous avons besoin.

Précision:

Par rapport aux arbres de décision, la forêt aléatoire prévoit les résultats avec plus de précision. Nous pouvons également supposer que les forêts aléatoires constituent de nombreux arbres de décision qui fusionnent pour donner un résultat précis et stable. Lorsque nous utilisons un algorithme pour résoudre le problème de régression dans une forêt aléatoire, il existe une méthode pour obtenir un résultat précis pour chaque nœud. La méthode est connue sous le nom d'algorithme d'apprentissage supervisé dans l'apprentissage automatique, qui utilise la méthode de mise en sac.

Sur-ajustement :

Lors de l'utilisation d'algorithmes, il existe un risque de surajustement, qui peut être considéré comme une contrainte généralisée en apprentissage automatique. Le surajustement est un problème critique en apprentissage automatique. Lorsque les modèles d'apprentissage automatique ne fonctionnent pas bien sur des ensembles de données inconnus, c'est un signe de surajustement. Cela est particulièrement vrai si le problème est détecté sur les ensembles de données de test ou de validation et est nettement plus important que l'erreur sur l'ensemble de données d'apprentissage. Le surajustement se produit lorsque les modèles apprennent des données de fluctuation dans les données d'apprentissage, ce qui nuit aux performances du nouveau modèle de données.

En raison de l'utilisation de plusieurs arbres de décision dans la forêt aléatoire, le risque de surajustement est inférieur à celui de l'arbre de décision. La précision augmente lorsque nous utilisons un modèle d'arbre de décision sur un ensemble de données donné, car il contient plus de fractionnements, ce qui facilite le surajustement et la validation des données.

Blogs populaires sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle

Note de fin

Un arbre de décision est une structure qui utilise l'approche de branchement pour montrer tous les résultats de décision imaginables. En revanche, une forêt aléatoire est une collection d'arbres de décision qui produit le résultat final en fonction des résultats de tous ses arbres de décision.

En savoir plus sur la forêt aléatoire et l'arbre de décision

Devenez un maître des algorithmes utilisés dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique en vous inscrivant au Master of Science en apprentissage automatique et intelligence artificielle à UpGrad en collaboration avec LJMU.

Le programme de troisième cycle prépare les individus aux domaines technologiques existants et futurs en étudiant des thèmes liés à l'industrie. Le programme met également l'accent sur des projets réels, de nombreuses études de cas et des universitaires mondiaux présentés par des experts en la matière.

Rejoignez UpGrad dès aujourd'hui pour profiter de ses fonctionnalités uniques, telles que la surveillance du réseau, les sessions d'étude, le support d'apprentissage à 360 degrés, et plus encore !