Diferença entre Floresta Aleatória e Árvore de Decisão

Algoritmos são necessários para a execução de programas de computador poderosos. Quanto mais rápido o algoritmo é executado, mais eficiente ele é. Os algoritmos são criados usando princípios matemáticos para trabalhar com problemas de IA e Machine Learning; Floresta aleatória e árvore de decisão são dois desses algoritmos. Esses algoritmos auxiliam no manuseio de grandes quantidades de dados para fazer melhores avaliações e julgamentos.

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Vamos começar entendendo o significado de Árvore de Decisão e Floresta Aleatória.

Árvore de decisão

Como o nome indica, essa abordagem constrói seu modelo na forma de uma árvore, completa com nós de decisão e nós folha. Os nós de decisão são organizados na ordem de dois ou mais ramos, com o nó folha representando uma decisão. Uma árvore de decisão é um fluxograma de tomada de decisão simples e eficiente implementado para gerenciar dados classificados e consistentes.

As árvores são uma abordagem simples e conveniente para visualizar os resultados do algoritmo e aprender como as decisões são produzidas. A principal vantagem de uma árvore de decisão é o ajuste de acordo com os dados. Um diagrama de árvore pode ser usado para ver e analisar os resultados do processo de forma organizada. Por outro lado, a abordagem de floresta aleatória é consideravelmente menos provável de ser afetada por aberrações porque gera várias árvores de decisão separadas e calcula a média dessas previsões.

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Vantagens da Árvore de Decisão

• As árvores de decisão exigem menos tempo para pré-processamento de dados do que outros métodos.
• Uma árvore de decisão não envolve regularização.
• Uma árvore de decisão não requer escalabilidade de dados.
• As discrepâncias nos dados não afetam significativamente o processo de desenvolvimento da árvore de decisão.
• Um paradigma de árvore de decisão é muito natural e simples de se comunicar com as equipes técnicas e as partes interessadas.

Desvantagens da árvore de decisão

• Uma pequena alteração nos dados pode alterar significativamente a estrutura de dados da árvore de decisão, resultando em desestabilização.
• A computação de uma árvore de decisão pode ser significativamente mais complexa do que outros algoritmos às vezes.
• O período de treinamento para uma árvore de decisão é frequentemente mais longo.
• A educação da árvore de decisão é cara devido ao aumento da complexidade e do tempo necessário.
• A técnica de Árvore de Decisão é insuficiente para realizar regressão e prever variáveis ​​contínuas.

Floresta aleatória

A floresta aleatória tem hiperparâmetros quase idênticos a uma árvore de decisão. Sua abordagem de conjunto de árvore de decisão é produzida a partir de dados divididos aleatoriamente. Toda esta comunidade é uma floresta, com cada árvore contendo uma amostra aleatória única.

Muitas árvores na técnica de floresta aleatória podem torná-la muito lenta e ineficiente para previsão em tempo real. Em contraste, o método de floresta aleatória gera resultados com base em observações e características escolhidas aleatoriamente e construídas em múltiplas árvores de decisão.

Como as florestas aleatórias usam apenas algumas variáveis ​​para gerar cada árvore de decisão, as árvores de decisão finais são tipicamente decorrelacionadas, o que implica que o modelo de metodologia de floresta aleatória é difícil de superar o banco de dados. Como afirmado anteriormente, as árvores de decisão geralmente substituem os dados de treinamento, sugerindo uma maior probabilidade de se ajustar à desordem do conjunto de dados do que o sistema subjacente genuíno.

Vantagens da floresta aleatória

• A floresta aleatória é capaz de realizar tanto problemas de classificação quanto de regressão.
• Uma floresta aleatória gera previsões precisas e fáceis de entender.
• Ele é capaz de lidar efetivamente com grandes conjuntos de dados.
• O método de floresta aleatória supera o algoritmo de árvore de decisão em relação à precisão da previsão.

Desvantagens da floresta aleatória

• Recursos de computação adicionais são necessários ao usar um algoritmo de floresta aleatória.
• É mais demorado do que uma árvore de decisão.

Diferença entre Floresta Aleatória e Árvore de Decisão

Processamento de dados:

As árvores de decisão usam um algoritmo para decidir sobre nós e subnós. Um nó pode ser dividido em dois ou mais subnós, e a geração de subnós dá outro subnó coeso, então podemos dizer que os nós foram divididos.

A floresta aleatória, por outro lado, é a combinação de várias árvores de decisão, que é a classe do conjunto de dados. Algumas árvores de decisão podem fornecer uma saída precisa, enquanto outras não, mas todas as árvores fazem previsões juntas. A divisão é realizada inicialmente usando os melhores dados, e a operação é repetida até que todos os nós filhos tenham dados confiáveis.

Complexidade:

A árvore de decisão, que é usada para classificação e regressão, é uma série direta de escolhas feitas para obter os resultados desejados. O benefício da árvore de decisão simples é que este modelo é fácil de interpretar e, ao construir árvores de decisão, estamos cientes da variável e seu valor usado para dividir os dados. Como resultado, a saída pode ser prevista rapidamente.

Em contraste, a floresta aleatória é mais complexa porque combina árvores de decisão e, ao construir uma floresta aleatória, temos que definir o número de árvores que queremos fazer e quantas variáveis ​​precisamos.

Precisão:

Quando comparada às árvores de decisão, a floresta aleatória prevê os resultados com mais precisão. Também podemos supor que florestas aleatórias constroem muitas árvores de decisão que se fundem para fornecer um resultado preciso e estável. Quando usamos um algoritmo para resolver o problema de regressão em uma floresta aleatória, existe um método para obter um resultado preciso para cada nó. O método é conhecido como algoritmo de aprendizado supervisionado em aprendizado de máquina, que utiliza o método de ensacamento.

Sobreajuste:

Ao usar algoritmos, existe o risco de overfitting, que pode ser visto como uma restrição generalizada no aprendizado de máquina. O overfitting é um problema crítico no aprendizado de máquina. Quando os modelos de aprendizado de máquina não podem ter um bom desempenho em conjuntos de dados desconhecidos, é um sinal de overfitting. Isso é especialmente verdadeiro se o problema for detectado nos conjuntos de dados de teste ou validação e for significativamente maior que o erro no conjunto de dados de treinamento. O overfitting ocorre quando os modelos aprendem dados de flutuação nos dados de treinamento, o que prejudica o desempenho do novo modelo de dados.

Devido ao emprego de várias árvores de decisão na floresta aleatória, o perigo de overfitting é menor que o da árvore de decisão. A precisão aumenta quando empregamos um modelo de árvore de decisão em um determinado conjunto de dados, pois ele contém mais divisões, facilitando o superajuste e a validação dos dados.

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Nota Final

Uma árvore de decisão é uma estrutura que emprega a abordagem de ramificação para mostrar todos os resultados de decisão concebíveis. Em contraste, uma floresta aleatória é uma coleção de árvores de decisão que produz o resultado final dependendo dos resultados de todas as suas árvores de decisão.

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