Różnica między losowym lasem a drzewem decyzyjnym

Algorytmy są wymagane do wykonywania potężnych programów komputerowych. Im szybciej wykonuje się algorytm, tym jest bardziej wydajny. Algorytmy są tworzone przy użyciu zasad matematycznych do rozwiązywania problemów z AI i uczeniem maszynowym; Las losowy i drzewo decyzyjne to dwa takie algorytmy. Algorytmy te pomagają w przetwarzaniu q ogromnych ilości danych, aby dokonywać lepszych ocen i osądów.

Nasze programy AI i ML w USA

Zacznijmy od zrozumienia znaczenia Drzewa Decyzyjnego i Losowego Lasu.

Drzewo decyzyjne

Jak sama nazwa wskazuje, to podejście konstruuje swój model w postaci drzewa, wraz z węzłami decyzyjnymi i węzłami liści. Węzły decyzyjne są ułożone w kolejności co najmniej dwóch gałęzi, przy czym węzeł liścia reprezentuje decyzję. Drzewo decyzyjne jest prostym i wydajnym schematem podejmowania decyzji zaimplementowanym w celu zarządzania poufnymi i spójnymi danymi.

Drzewa to proste i wygodne podejście do przeglądania wyników algorytmów i uczenia się, jak podejmowane są decyzje. Kluczową zaletą drzewa decyzyjnego jest dostosowywanie się do danych. Diagram drzewa może służyć do przeglądania i analizowania wyników procesu w zorganizowany sposób. Z drugiej strony podejście losowego lasu jest znacznie mniej narażone na aberracje, ponieważ generuje kilka oddzielnych drzew decyzyjnych i uśrednia te prognozy.

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego od najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Zalety drzewa decyzyjnego

• Drzewa decyzyjne wymagają mniej czasu na wstępne przetwarzanie danych niż inne metody.
• Drzewo decyzyjne nie obejmuje regularyzacji.
• Drzewo decyzyjne nie wymaga skalowalności danych.
• Rozbieżności w danych nie wpływają znacząco na proces rozwoju drzewa decyzyjnego.
• Paradygmat drzewa decyzyjnego jest bardzo naturalny i łatwy do przekazania zespołom technicznym i interesariuszom.

Wady drzewa decyzyjnego

• Niewielka zmiana danych może znacząco zmienić strukturę danych drzewa decyzyjnego, powodując destabilizację.
• Obliczenia drzewa decyzyjnego mogą być czasami znacznie bardziej złożone niż inne algorytmy.
• Okres uczenia się drzewa decyzyjnego jest często dłuższy.
• Edukacja drzew decyzyjnych jest kosztowna ze względu na zwiększoną złożoność i wymagany czas.
• Technika drzewa decyzyjnego jest niewystarczająca do wykonywania regresji i prognozowania zmiennych ciągłych.

Losowy las

Las losowy ma prawie identyczne hiperparametry jak drzewo decyzyjne. Jego podejście oparte na drzewie decyzyjnym jest tworzone z losowo podzielonych danych. Cała ta społeczność to las, a każde drzewo zawiera unikalną losową próbkę.

Wiele drzew w technice losowego lasu może sprawić, że będzie ona zbyt wolna i nieefektywna, aby przewidywać w czasie rzeczywistym. Natomiast metoda lasu losowego generuje wyniki na podstawie losowo wybranych obserwacji i cech skonstruowanych na wielu drzewach decyzyjnych.

Ponieważ losowe lasy używają tylko kilku zmiennych do wygenerowania każdego drzewa decyzyjnego, ostateczne drzewa decyzyjne są zazwyczaj zdekorelacje, co oznacza, że ​​model metodologii losowego lasu jest trudny do prześcignięcia w bazie danych. Jak wspomniano wcześniej, drzewa decyzyjne zazwyczaj nadpisują dane uczące, co oznacza, że ​​bardziej prawdopodobne jest, że pasują do bałaganu zestawu danych niż rzeczywisty system bazowy.

Zalety losowego lasu

• Las losowy jest w stanie wykonać zarówno problemy z klasyfikacją, jak i regresją.
• Losowy las generuje łatwe do zrozumienia i precyzyjne prognozy.
• Jest w stanie efektywnie obsługiwać ogromne zbiory danych.
• Metoda lasu losowego przewyższa algorytm drzewa decyzyjnego pod względem dokładności predykcji.

Wady losowego lasu

• W przypadku korzystania z algorytmu lasu losowego wymagane są dodatkowe zasoby obliczeniowe.
• Jest to bardziej czasochłonne niż drzewo decyzyjne.

Różnica między losowym lasem a drzewem decyzyjnym

Przetwarzanie danych:

Drzewa decyzyjne używają algorytmu do decydowania o węzłach i podwęzłach. Węzeł może być podzielony na dwa lub więcej podwęzłów, a generowanie podwęzłów daje kolejny spójny podwęzeł, więc możemy powiedzieć, że węzły zostały podzielone.

Z drugiej strony losowy las jest kombinacją różnych drzew decyzyjnych, co stanowi klasę zbioru danych. Niektóre drzewa decyzyjne mogą dawać dokładne wyniki, a inne nie, ale wszystkie drzewa tworzą razem prognozy. Podział jest początkowo przeprowadzany przy użyciu najlepszych danych, a operacja jest powtarzana, dopóki wszystkie węzły podrzędne nie będą miały wiarygodnych danych.

Złożoność:

Drzewo decyzyjne, które jest używane do klasyfikacji i regresji, to prosta seria wyborów podejmowanych w celu uzyskania pożądanych wyników. Zaletą prostego drzewa decyzyjnego jest to, że model ten jest łatwy do interpretacji, a budując drzewa decyzyjne, jesteśmy świadomi zmiennej i jej wartości użytej do podziału danych. W rezultacie wynik można szybko przewidzieć.

Natomiast losowy las jest bardziej złożony, ponieważ łączy drzewa decyzyjne, a budując losowy las, musimy zdefiniować liczbę drzew, które chcemy stworzyć i ile zmiennych potrzebujemy.

Precyzja:

W porównaniu z drzewami decyzyjnymi losowy las prognozuje wyniki dokładniej. Możemy również założyć, że losowe lasy tworzą wiele drzew decyzyjnych, które łączą się, dając precyzyjny i stabilny wynik. Kiedy używamy algorytmu do rozwiązania problemu regresji w losowym lesie, istnieje metoda na uzyskanie dokładnego wyniku dla każdego węzła. Metoda ta jest znana jako algorytm uczenia nadzorowanego w uczeniu maszynowym, który wykorzystuje metodę baggingu.

Dopasowanie:

Podczas korzystania z algorytmów istnieje ryzyko nadmiernego dopasowania, które można postrzegać jako uogólnione ograniczenie w uczeniu maszynowym. Overfitting to kluczowa kwestia w uczeniu maszynowym. Gdy modele uczenia maszynowego nie działają dobrze na nieznanych zestawach danych, jest to oznaką przepełnienia. Jest to szczególnie ważne, jeśli problem zostanie wykryty w testowych lub walidacyjnych zestawach danych i jest znacznie większy niż błąd w uczącym zestawie danych. Nadmierne dopasowanie występuje, gdy modele poznają dane o fluktuacjach w danych uczących, co ma negatywny wpływ na wydajność nowego modelu danych.

Ze względu na zastosowanie kilku drzew decyzyjnych w lesie losowym, niebezpieczeństwo nadmiernego dopasowania jest mniejsze niż w przypadku drzewa decyzyjnego. Dokładność wzrasta, gdy stosujemy model drzewa decyzyjnego na danym zbiorze danych, ponieważ zawiera on więcej podziałów, co ułatwia dopasowanie i walidację danych.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Uwaga końcowa

Drzewo decyzyjne to struktura, która wykorzystuje podejście rozgałęziające, aby pokazać każdy możliwy wynik decyzji. Natomiast losowy las to zbiór drzew decyzyjnych, który daje ostateczny wynik w zależności od wyników wszystkich jego drzew decyzyjnych.

Dowiedz się więcej o losowym lesie i drzewie decyzyjnym

Zostań mistrzem algorytmów wykorzystywanych w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, zapisując się na studia magisterskie w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w UpGrad we współpracy z LJMU.

Studia podyplomowe przygotowują osoby do istniejących i przyszłych dziedzin techniki poprzez studiowanie tematów związanych z branżą. W programie kładzie się również nacisk na realne projekty, liczne studia przypadków i światowych naukowców prezentowanych przez ekspertów z danej dziedziny.

Dołącz do UpGrad już dziś, aby skorzystać z jego unikalnych funkcji, takich jak monitorowanie sieci, sesje szkoleniowe, wsparcie uczenia się 360 stopni i wiele więcej!