Differenza tra foresta casuale e albero decisionale

Gli algoritmi sono necessari per l'esecuzione di potenti programmi per computer. Più veloce è l'esecuzione dell'algoritmo, più efficiente è. Gli algoritmi vengono creati utilizzando principi matematici per elaborare problemi di intelligenza artificiale e machine learning; La foresta casuale e l'albero decisionale sono due di questi algoritmi. Questi algoritmi aiutano a gestire q grandi quantità di dati per effettuare valutazioni e giudizi migliori.

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Iniziamo con la comprensione del significato di Decision Tree e Random Forest.

Albero decisionale

Come suggerisce il nome, questo approccio costruisce il suo modello sotto forma di un albero, completo di nodi decisionali e nodi foglia. I nodi decisionali sono disposti nell'ordine di due o più rami, con il nodo foglia che rappresenta una decisione. Un albero decisionale è un diagramma di flusso decisionale semplice ed efficiente implementato per gestire dati classificati e coerenti.

Gli alberi sono un approccio semplice e conveniente per visualizzare i risultati dell'algoritmo e apprendere come vengono prodotte le decisioni. Il vantaggio principale di un albero decisionale è l'adeguamento in base ai dati. Un diagramma ad albero può essere utilizzato per vedere e analizzare i risultati del processo in modo organizzato. D'altra parte, è molto meno probabile che l'approccio forestale casuale sia influenzato dalle aberrazioni perché genera diversi alberi decisionali separati e calcola la media di queste previsioni.

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Vantaggi dell'albero decisionale

• Gli alberi decisionali richiedono meno tempo per la preelaborazione dei dati rispetto ad altri metodi.
• Un albero decisionale non comporta la regolarizzazione.
• Un albero decisionale non richiede la scalabilità dei dati.
• Le discrepanze nei dati non hanno un impatto significativo sul processo di sviluppo dell'albero decisionale.
• Un paradigma dell'albero decisionale è molto naturale e semplice da comunicare ai team tecnici e alle parti interessate.

Svantaggi dell'albero decisionale

• Una piccola modifica nei dati può modificare in modo significativo la struttura dei dati dell'albero decisionale, con conseguente destabilizzazione.
• Il calcolo di un albero decisionale può essere significativamente più complesso di altri algoritmi a volte.
• Il periodo di formazione per un albero decisionale è spesso più lungo.
• L'educazione dell'albero decisionale è costosa a causa della maggiore complessità e del tempo richiesto.
• La tecnica Decision Tree è insufficiente per eseguire la regressione e prevedere variabili continue.

Foresta casuale

La foresta Random ha iperparametri quasi identici a un albero decisionale. Il suo approccio all'insieme dell'albero decisionale è prodotto da dati divisi casualmente. L'intera comunità è una foresta, con ogni albero che contiene un campione casuale unico.

Molti alberi nella tecnica della foresta casuale possono renderla troppo lenta e inefficiente per la previsione in tempo reale. Al contrario, il metodo della foresta casuale genera risultati basati su osservazioni e caratteristiche raccolte casualmente costruite su più alberi decisionali.

Poiché le foreste casuali utilizzano solo poche variabili per generare ciascun albero decisionale, gli alberi decisionali finali sono in genere decorrelati, il che implica che il modello della metodologia della foresta casuale è difficile da superare il database. Come affermato in precedenza, gli alberi decisionali in genere sovrascrivono i dati di addestramento, il che implica che è più probabile che si adattino al disordine del set di dati rispetto al vero sistema sottostante.

Vantaggi della foresta casuale

• La foresta casuale è in grado di eseguire sia problemi di classificazione che di regressione.
• Una foresta casuale genera previsioni precise e di facile comprensione.
• È in grado di gestire in modo efficace enormi set di dati.
• Il metodo della foresta casuale supera l'algoritmo dell'albero decisionale per quanto riguarda l'accuratezza della previsione.

Svantaggi della foresta casuale

• Sono necessarie risorse di calcolo aggiuntive quando si usa un algoritmo di foresta casuale.
• È più dispendioso in termini di tempo rispetto a un albero decisionale.

Differenza tra foresta casuale e albero decisionale

Elaborazione dati:

Gli alberi decisionali utilizzano un algoritmo per decidere nodi e sottonodi. Un nodo può essere diviso in due o più sottonodi e la generazione di sottonodi fornisce un altro sottonodo coeso, quindi possiamo dire che i nodi sono stati divisi.

La foresta casuale, d'altra parte, è la combinazione di vari alberi decisionali, che è la classe del set di dati. Alcuni alberi decisionali possono fornire un output accurato mentre altri no, ma tutti gli alberi fanno previsioni insieme. La suddivisione viene inizialmente eseguita utilizzando i dati migliori e l'operazione viene ripetuta finché tutti i nodi figlio non dispongono di dati affidabili.

Complessità:

L'albero decisionale, utilizzato per la classificazione e la regressione, è una semplice serie di scelte prese per ottenere i risultati desiderati. Il vantaggio del semplice albero decisionale è che questo modello è facile da interpretare e, quando si costruiscono alberi decisionali, siamo consapevoli della variabile e del suo valore utilizzato per dividere i dati. Di conseguenza, l'output può essere previsto rapidamente.

Al contrario, la foresta casuale è più complessa perché combina alberi decisionali e quando si costruisce una foresta casuale, dobbiamo definire il numero di alberi che vogliamo creare e di quante variabili abbiamo bisogno.

Precisione:

Rispetto agli alberi decisionali, la foresta casuale prevede i risultati in modo più accurato. Possiamo anche supporre che le foreste casuali costruiscano molti alberi decisionali che si uniscono per dare un risultato preciso e stabile. Quando utilizziamo un algoritmo per risolvere il problema di regressione in una foresta casuale, esiste un metodo per ottenere un risultato accurato per ogni nodo. Il metodo è noto come algoritmo di apprendimento supervisionato nell'apprendimento automatico, che utilizza il metodo di bagging.

Overfitting:

Quando si utilizzano algoritmi, esiste il rischio di overfitting, che può essere visto come un vincolo generalizzato nell'apprendimento automatico. L'overfitting è un problema critico nell'apprendimento automatico. Quando i modelli di machine learning non possono funzionare bene su set di dati sconosciuti, è un segno di overfitting. Ciò è particolarmente vero se il problema viene rilevato nei set di dati di test o convalida ed è significativamente maggiore dell'errore nel set di dati di addestramento. L'overfitting si verifica quando i modelli apprendono i dati di fluttuazione nei dati di addestramento, il che danneggia le prestazioni del nuovo modello di dati.

A causa dell'impiego di diversi alberi decisionali nella foresta casuale, il pericolo di overfitting è inferiore a quello dell'albero decisionale. L'accuratezza aumenta quando impieghiamo un modello di albero decisionale su un determinato set di dati poiché contiene più divisioni, rendendo più facile l'overfit e la convalida dei dati.

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Nota finale

Un albero decisionale è una struttura che utilizza l'approccio ramificato per mostrare ogni possibile risultato decisionale. Al contrario, una foresta casuale è una raccolta di alberi decisionali che produce il risultato finale in base ai risultati di tutti i suoi alberi decisionali.

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