Diferența dintre pădurea aleatorie și arborele decizional

Sunt necesari algoritmi pentru executarea unor programe de calculator puternice. Cu cât algoritmul se execută mai repede, cu atât este mai eficient. Algoritmii sunt creați folosind principii matematice pentru a rezolva problemele de AI și de învățare automată; Pădurea aleatoare și arborele de decizie sunt doi astfel de algoritmi. Acești algoritmi ajută la manipularea q cantități mari de date pentru a face evaluări și judecăți mai bune.

Programele noastre AI și ML în SUA

Să începem cu înțelegerea semnificației Arborele de decizie și Pădurea aleatorie.

Arborele de decizie

După cum sugerează și numele, această abordare își construiește modelul sub forma unui arbore, complet cu noduri de decizie și noduri de frunze. Nodurile de decizie sunt aranjate în ordinea a două sau mai multe ramuri, nodul frunză reprezentând o decizie. Un arbore de decizie este o diagramă simplă și eficientă de luare a deciziilor, implementată pentru a gestiona date clasificate și consecvente.

Arborele reprezintă o abordare simplă și convenabilă pentru vizualizarea rezultatelor algoritmilor și pentru a învăța cum sunt luate deciziile. Avantajul cheie al unui arbore de decizie este ajustarea în funcție de date. O diagramă arborescentă poate fi utilizată pentru a vedea și analiza rezultatele procesului într-o manieră organizată. Pe de altă parte, abordarea aleatorie a pădurii este considerabil mai puțin probabil să fie afectată de aberații, deoarece generează mai mulți arbori de decizie separati și face media acestor prognoze.

Obțineți certificare de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Avantajele arborelui decizional

• Arborele de decizie necesită mai puțin timp pentru preprocesarea datelor decât alte metode.
• Un arbore de decizie nu implică regularizare.
• Un arbore de decizie nu necesită scalabilitate a datelor.
• Discrepanțele în date nu afectează semnificativ procesul de dezvoltare a arborelui de decizie.
• O paradigmă a arborelui de decizie este foarte natural și simplu de comunicat echipelor tehnice și părților interesate.

Dezavantajele arborelui de decizie

• O modificare minoră a datelor poate schimba în mod semnificativ structura de date a arborelui de decizie, ducând la destabilizare.
• Calculul unui arbore de decizie poate fi uneori semnificativ mai complex decât alți algoritmi.
• Perioada de pregătire pentru un arbore de decizie este adesea mai lungă.
• Educația arborelui decizional este costisitoare din cauza complexității crescute și a timpului necesar.
• Tehnica arborelui de decizie este insuficientă pentru efectuarea regresiei și prognozarea variabilelor continue.

pădure întâmplătoare

Pădurea Random are hiper-parametri aproape identici cu un arbore de decizie. Abordarea sa de ansamblu a arborelui de decizie este produsă din date împărțite aleatoriu. Întreaga comunitate este o pădure, fiecare copac conținând o probă unică aleatorie.

Mulți copaci din tehnica pădurii aleatoare o pot face prea lentă și ineficientă pentru predicție în timp real. În schimb, metoda pădurii aleatoare generează rezultate bazate pe observații alese aleatoriu și pe caracteristici construite pe mai mulți arbori de decizie.

Deoarece pădurile aleatoare folosesc doar câteva variabile pentru a genera fiecare arbore de decizie, arborii de decizie finală sunt decorelați de obicei, ceea ce implică faptul că modelul metodologic ale pădurii este dificil de depășit baza de date. După cum sa menționat anterior, arborii de decizie suprascrie de obicei datele de antrenament, ceea ce implică o probabilitate mai mare de a se potrivi dezordinei setului de date decât sistemul de bază real.

Avantajele pădurii aleatorii

• Pădurea aleatoare este capabilă să realizeze atât probleme de clasificare, cât și de regresie.
• O pădure aleatoare generează previziuni precise și ușor de înțeles.
• Este capabil să gestioneze eficient seturi de date masive.
• Metoda pădurii aleatoare depășește algoritmul arborelui de decizie în ceea ce privește acuratețea predicției.

Dezavantajele pădurii aleatorii

• Sunt necesare resurse de calcul suplimentare atunci când se utilizează un algoritm de pădure aleatoriu.
• Este mai consumator de timp decât un arbore de decizie.

Diferența dintre Random Forest și Decision Tree

Procesarea datelor:

Arborele de decizie utilizează un algoritm pentru a decide asupra nodurilor și sub-nodurilor. Un nod poate fi împărțit în două sau mai multe sub-noduri, iar generarea de sub-noduri dă un alt sub-nod coeziv, deci putem spune că nodurile au fost împărțite.

Pădurea aleatoare, pe de altă parte, este combinația de diferiți arbori de decizie, care este clasa setului de date. Unii arbori de decizie pot oferi rezultate precise, în timp ce alții nu, dar toți arborii fac predicții împreună. Divizarea este efectuată inițial folosind cele mai bune date, iar operația se repetă până când toate nodurile copil au date fiabile.

Complexitate:

Arborele de decizie, care este folosit pentru clasificare și regresie, este o serie simplă de alegeri luate pentru a obține rezultatele dorite. Avantajul arborelui decizional simplu este că acest model este ușor de interpretat, iar atunci când construim arbori de decizie, suntem conștienți de variabila și valoarea acesteia utilizate pentru a împărți datele. Ca rezultat, rezultatul poate fi prezis rapid.

În schimb, pădurea aleatoare este mai complexă deoarece combină arbori de decizie, iar atunci când construim o pădure aleatoare, trebuie să definim numărul de copaci pe care vrem să-i facem și de câte variabile avem nevoie.

Precizie:

În comparație cu arborii de decizie, pădurile aleatorii prognozează rezultatele cu mai multă acuratețe. De asemenea, putem presupune că pădurile aleatorii formează mulți arbori de decizie care se îmbină pentru a da un rezultat precis și stabil. Când folosim un algoritm pentru rezolvarea problemei de regresie într-o pădure aleatoare, există o metodă pentru a obține un rezultat precis pentru fiecare nod. Metoda este cunoscută sub numele de algoritm de învățare supravegheată în învățarea automată, care folosește metoda de însacare.

Supramontare:

Când se utilizează algoritmi, există riscul de supraadaptare, care poate fi privit ca o constrângere generalizată în învățarea automată. Supraadaptarea este o problemă critică în învățarea automată. Atunci când modelele de învățare automată nu pot funcționa bine pe seturi de date necunoscute, este un semn de supraadaptare. Acest lucru este valabil mai ales dacă problema este detectată pe seturile de date de testare sau validare și este semnificativ mai mare decât greșeala de pe setul de date de antrenament. Supraadaptarea apare atunci când modelele învață date de fluctuație în datele de antrenament, ceea ce dăunează performanței noului model de date.

Datorită angajării mai multor arbori de decizie în pădurea aleatorie, pericolul de supraadaptare este mai mic decât cel al arborelui de decizie. Precizia crește atunci când folosim un model de arbore de decizie pe un set de date dat, deoarece conține mai multe divizări, ceea ce face mai ușor să supraadaptăm și să validăm datele.

Bloguri populare de învățare automată și inteligență artificială

Notă de final

Un arbore de decizie este o structură care utilizează abordarea ramificată pentru a arăta fiecare rezultat al deciziei imaginabile. În schimb, o pădure aleatorie este o colecție de arbori de decizie care produce rezultatul final în funcție de rezultatele tuturor arborilor de decizie.

Aflați mai multe despre Random Forest și Decision Tree

Deveniți un maestru al algoritmilor utilizați în inteligența artificială și învățarea automată, înscriindu-vă la Master of Science în învățarea automată și inteligența artificială la UpGrad , în colaborare cu LJMU.

Programul postuniversitar pregătește indivizii pentru domeniile tehnologice existente și viitoare, studiind teme legate de industrie. Programul pune, de asemenea, accent pe proiecte reale, numeroase studii de caz și cadre universitare globale prezentate de experți în domeniu.

Alăturați-vă UpGrad astăzi pentru a profita de caracteristicile sale unice, cum ar fi monitorizarea rețelei, sesiunile de studiu, suport pentru învățare la 360 de grade și multe altele!