Perbedaan Antara Hutan Acak vs Pohon Keputusan

Algoritma diperlukan untuk eksekusi program komputer yang kuat. Semakin cepat algoritma dieksekusi, semakin efisien. Algoritma dibuat menggunakan prinsip-prinsip matematika untuk bekerja melalui masalah AI dan Pembelajaran Mesin; Hutan acak dan pohon keputusan adalah dua algoritma tersebut. Algoritme ini membantu dalam menangani q sejumlah besar data untuk membuat evaluasi dan penilaian yang lebih baik.

Program AI & ML kami di AS

Mari kita mulai dengan memahami arti dari Pohon Keputusan dan Hutan Acak.

Pohon Keputusan

Sesuai dengan namanya, pendekatan ini mengkonstruksi modelnya dalam bentuk pohon, lengkap dengan simpul keputusan dan simpul daun. Node keputusan disusun dalam urutan dua atau lebih cabang, dengan node daun mewakili keputusan. Pohon keputusan adalah diagram alur pengambilan keputusan yang sederhana dan efisien yang diimplementasikan untuk mengelola data yang diklasifikasikan dan konsisten.

Pohon adalah pendekatan yang sederhana dan nyaman untuk melihat hasil algoritme dan mempelajari bagaimana keputusan dibuat. Keuntungan utama pohon keputusan adalah menyesuaikan menurut data. Diagram pohon dapat digunakan untuk melihat dan menganalisis hasil proses secara terorganisir. Di sisi lain, pendekatan hutan acak jauh lebih kecil kemungkinannya untuk terpengaruh oleh penyimpangan karena menghasilkan beberapa pohon keputusan yang terpisah dan rata-rata perkiraan ini.

Dapatkan Sertifikasi Machine Learning dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Keuntungan Pohon Keputusan

• Pohon keputusan membutuhkan lebih sedikit waktu untuk pra-pemrosesan data daripada metode lain.
• Pohon keputusan tidak melibatkan regularisasi.
• Pohon keputusan tidak memerlukan skalabilitas data.
• Perbedaan dalam data tidak secara signifikan berdampak pada proses pengembangan pohon keputusan.
• Paradigma pohon keputusan sangat alami dan sederhana untuk dikomunikasikan kepada tim teknis dan pemangku kepentingan.

Kekurangan Pohon Keputusan

• Perubahan kecil pada data dapat secara signifikan mengubah struktur data pohon keputusan, yang mengakibatkan destabilisasi.
• Perhitungan pohon keputusan dapat secara signifikan lebih kompleks daripada algoritma lain pada waktu tertentu.
• Periode pelatihan untuk pohon keputusan seringkali lebih lama.
• Pendidikan pohon keputusan mahal karena meningkatnya kompleksitas dan waktu yang dibutuhkan.
• Teknik Pohon Keputusan tidak cukup untuk melakukan regresi dan peramalan variabel kontinu.

Hutan acak

Hutan Acak memiliki parameter hiper yang hampir identik dengan pohon keputusan. Pendekatan ensemble pohon keputusannya dihasilkan dari data yang dibagi secara acak. Seluruh komunitas ini adalah hutan, dengan setiap pohon berisi sampel acak yang unik.

Banyak pohon dalam teknik hutan acak dapat membuatnya terlalu lambat dan tidak efisien untuk prediksi waktu nyata. Sebaliknya, metode hutan acak menghasilkan hasil berdasarkan pengamatan yang dipilih secara acak dan karakteristik yang dibangun pada beberapa pohon keputusan.

Karena hutan acak hanya menggunakan beberapa variabel untuk menghasilkan setiap pohon keputusan, pohon keputusan akhir biasanya terkait, menyiratkan bahwa model metodologi hutan acak sulit untuk melampaui database. Seperti yang dinyatakan sebelumnya, pohon keputusan biasanya menimpa data pelatihan, menyiratkan lebih mungkin untuk menyesuaikan kekacauan kumpulan data daripada sistem dasar yang asli.

Keuntungan dari hutan Acak

• Hutan acak mampu melakukan masalah klasifikasi dan regresi.
• Hutan acak menghasilkan prakiraan yang mudah dipahami dan tepat.
• Ia mampu menangani kumpulan data besar secara efektif.
• Metode hutan acak mengungguli algoritma pohon keputusan mengenai akurasi prediksi.

Kekurangan Hutan Acak

• Sumber daya komputasi tambahan diperlukan saat menggunakan algoritme hutan acak.
• Ini lebih memakan waktu daripada pohon keputusan.

Perbedaan antara Hutan Acak dan Pohon Keputusan

Pengolahan data:

Pohon keputusan menggunakan algoritma untuk memutuskan node dan sub-node. Sebuah node dapat dibagi menjadi dua atau lebih sub-node, dan menghasilkan sub-node memberikan sub-node kohesif lain, sehingga kita dapat mengatakan bahwa node telah dibagi.

Hutan acak, di sisi lain, adalah kombinasi dari berbagai pohon keputusan, yang merupakan kelas dari kumpulan data. Beberapa pohon keputusan mungkin memberikan hasil yang akurat sementara yang lain mungkin tidak, tetapi semua pohon membuat prediksi bersama. Pemisahan awalnya dilakukan dengan menggunakan data terbaik, dan operasi diulang sampai semua node anak memiliki data yang dapat diandalkan.

Kompleksitas:

Pohon keputusan, yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi, adalah serangkaian pilihan langsung yang diambil untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Manfaat dari pohon keputusan sederhana adalah model ini mudah diinterpretasikan, dan ketika membangun pohon keputusan, kita mengetahui variabel dan nilainya yang digunakan untuk membagi data. Hasilnya, output bisa diprediksi dengan cepat.

Sebaliknya, hutan acak lebih kompleks karena menggabungkan pohon keputusan, dan ketika membangun hutan acak, kita harus menentukan jumlah pohon yang ingin kita buat dan berapa banyak variabel yang kita butuhkan.

Ketepatan:

Jika dibandingkan dengan pohon keputusan, hasil ramalan hutan acak lebih akurat. Kita juga dapat berasumsi bahwa hutan acak membangun banyak pohon keputusan yang bergabung untuk memberikan hasil yang tepat dan stabil. Ketika kita menggunakan algoritma untuk memecahkan masalah regresi di hutan acak, ada metode untuk mendapatkan hasil yang akurat untuk setiap node. Metode tersebut dikenal sebagai algoritma pembelajaran terawasi dalam pembelajaran mesin, yang menggunakan metode bagging.

Overfitting:

Saat menggunakan algoritme, ada risiko overfitting, yang dapat dilihat sebagai kendala umum dalam pembelajaran mesin. Overfitting adalah masalah penting dalam pembelajaran mesin. Ketika model pembelajaran mesin tidak dapat bekerja dengan baik pada set data yang tidak diketahui, itu adalah tanda overfitting. Ini terutama benar jika masalah terdeteksi pada kumpulan data pengujian atau validasi dan secara signifikan lebih besar daripada kesalahan pada kumpulan data pelatihan. Overfitting terjadi ketika model mempelajari data fluktuasi dalam data pelatihan, yang merusak kinerja model data baru.

Karena penggunaan beberapa pohon keputusan di hutan acak, bahaya overfitting lebih rendah daripada pohon keputusan. Keakuratan meningkat ketika kami menggunakan model pohon keputusan pada kumpulan data yang diberikan karena berisi lebih banyak pemisahan, membuatnya lebih mudah untuk menyesuaikan dan memvalidasi data.

Blog Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan Populer

Catatan Akhir

Pohon keputusan adalah struktur yang menggunakan pendekatan percabangan untuk menunjukkan setiap hasil keputusan yang mungkin. Sebaliknya, hutan acak adalah kumpulan pohon keputusan yang menghasilkan hasil akhir tergantung pada hasil semua pohon keputusannya.

Pelajari lebih lanjut tentang Hutan Acak dan Pohon Keputusan

Menjadi ahli algoritma yang digunakan dalam Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dengan mendaftarkan diri Anda di Magister Sains dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan di UpGrad bekerja sama dengan LJMU.

Program pascasarjana mempersiapkan individu untuk bidang teknologi yang ada dan masa depan dengan mempelajari tema yang berhubungan dengan industri. Program ini juga menekankan proyek nyata, banyak studi kasus, dan akademisi global yang disajikan oleh para ahli materi pelajaran.

Bergabunglah dengan UpGrad hari ini untuk memanfaatkan fitur uniknya, seperti pemantauan jaringan, sesi belajar, dukungan pembelajaran 360 derajat, dan banyak lagi!