Разница между случайным лесом и деревом решений

Алгоритмы необходимы для выполнения мощных компьютерных программ. Чем быстрее выполняется алгоритм, тем он эффективнее. Алгоритмы создаются с использованием математических принципов для решения задач ИИ и машинного обучения; Два таких алгоритма — случайный лес и дерево решений. Эти алгоритмы помогают обрабатывать q огромные объемы данных, чтобы делать более точные оценки и суждения.

Наши программы искусственного интеллекта и машинного обучения в США

Давайте начнем с понимания значения дерева решений и случайного леса.

Древо решений

Как следует из названия, этот подход строит свою модель в виде дерева с узлами решений и листовыми узлами. Узлы решений располагаются в порядке двух или более ветвей, при этом конечный узел представляет решение. Дерево решений — это простая и эффективная блок-схема принятия решений, реализованная для управления классифицированными и непротиворечивыми данными.

Деревья — это простой и удобный подход к просмотру результатов алгоритмов и изучению того, как принимаются решения. Ключевым преимуществом дерева решений является корректировка в соответствии с данными. Древовидную диаграмму можно использовать для систематизированного просмотра и анализа результатов процесса. С другой стороны, метод случайного леса значительно менее подвержен влиянию аберраций, поскольку он генерирует несколько отдельных деревьев решений и усредняет эти прогнозы.

Получите сертификат по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Преимущества дерева решений

• Деревья решений требуют меньше времени для предварительной обработки данных, чем другие методы.
• Дерево решений не требует регуляризации.
• Дерево решений не требует масштабируемости данных.
• Расхождения в данных не оказывают существенного влияния на процесс разработки дерева решений.
• Парадигма дерева решений очень естественна и проста для общения с техническими командами и заинтересованными сторонами.

Недостатки дерева решений

• Незначительное изменение данных может существенно изменить структуру данных дерева решений, что приведет к дестабилизации.
• Расчет дерева решений иногда может быть значительно сложнее, чем другие алгоритмы.
• Период обучения для дерева решений часто дольше.
• Обучение дереву решений является дорогостоящим из-за повышенной сложности и требуемого времени.
• Метод дерева решений недостаточен для выполнения регрессии и прогнозирования непрерывных переменных.

Случайный лес

Случайный лес имеет почти идентичные гиперпараметры дереву решений. Его подход ансамбля дерева решений создается из случайно разделенных данных. Все это сообщество представляет собой лес, в котором каждое дерево содержит уникальный случайный образец.

Многие деревья в методе случайного леса могут сделать его слишком медленным и неэффективным для прогнозирования в реальном времени. Напротив, метод случайного леса генерирует результаты на основе случайно выбранных наблюдений и характеристик, построенных на нескольких деревьях решений.

Поскольку случайные леса используют только несколько переменных для генерации каждого дерева решений, окончательные деревья решений обычно декоррелированы, а это означает, что модель методологии случайного леса трудно превзойти базу данных. Как указывалось ранее, деревья решений обычно перезаписывают обучающие данные, что означает, что они с большей вероятностью будут соответствовать беспорядку набора данных, чем настоящая базовая система.

Преимущества случайного леса

• Случайный лес способен решать задачи как классификации, так и регрессии.
• Случайный лес генерирует понятные и точные прогнозы.
• Он способен эффективно обрабатывать массивные наборы данных.
• Метод случайного леса превосходит алгоритм дерева решений в отношении точности предсказания.

Недостатки случайного леса

• При использовании алгоритма случайного леса требуются дополнительные вычислительные ресурсы.
• Это требует больше времени, чем дерево решений.

Разница между случайным лесом и деревом решений

Обработка данных:

Деревья решений используют алгоритм для выбора узлов и подузлов. Узел может быть разделен на два или более подузлов, и создание подузлов дает еще один связанный подузел, поэтому мы можем сказать, что узлы были разделены.

Случайный лес, с другой стороны, представляет собой комбинацию различных деревьев решений, которые являются классом набора данных. Некоторые деревья решений могут давать точные результаты, а другие нет, но все деревья делают прогнозы вместе. Разделение первоначально выполняется с использованием лучших данных, и операция повторяется до тех пор, пока все дочерние узлы не получат надежные данные.

Сложность:

Дерево решений, используемое для классификации и регрессии, представляет собой простую последовательность выборов, сделанных для получения желаемых результатов. Преимущество простого дерева решений заключается в том, что эту модель легко интерпретировать, и при построении деревьев решений мы знаем переменную и ее значение, используемое для разделения данных. В результате результат можно быстро предсказать.

Напротив, случайный лес более сложен, потому что он объединяет деревья решений, и при построении случайного леса мы должны определить количество деревьев, которые мы хотим создать, и сколько переменных нам нужно.

Точность:

По сравнению с деревьями решений случайный лес более точно прогнозирует результаты. Мы также можем предположить, что случайные леса создают множество деревьев решений, которые объединяются для получения точного и стабильного результата. Когда мы используем алгоритм решения задачи регрессии в случайном лесу, есть способ получить точный результат для каждого узла. Этот метод известен как алгоритм обучения с учителем в машинном обучении, в котором используется метод упаковки.

Переоснащение:

При использовании алгоритмов существует риск переобучения, что можно рассматривать как обобщенное ограничение в машинном обучении. Переоснащение является критической проблемой в машинном обучении. Когда модели машинного обучения не могут хорошо работать с неизвестными наборами данных, это признак переобучения. Это особенно верно, если проблема обнаружена в наборах данных для тестирования или проверки и значительно больше, чем ошибка в наборе обучающих данных. Переобучение происходит, когда модели изучают данные о колебаниях в обучающих данных, что снижает производительность новой модели данных.

Благодаря использованию в случайном лесу нескольких деревьев решений опасность переобучения ниже, чем у дерева решений. Точность увеличивается, когда мы используем модель дерева решений для заданного набора данных, поскольку он содержит больше разбиений, что упрощает подгонку и проверку данных.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

Конечная нота

Дерево решений — это структура, в которой используется метод ветвления для отображения всех мыслимых результатов решения. Напротив, случайный лес представляет собой набор деревьев решений, который дает окончательный результат в зависимости от результатов всех его деревьев решений.

Узнайте больше о случайном лесу и дереве решений

Станьте мастером алгоритмов, используемых в искусственном интеллекте и машинном обучении, записавшись на степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта в UpGrad в сотрудничестве с LJMU.

Программа последипломного образования готовит людей к существующим и будущим техническим областям, изучая темы, связанные с отраслью. Программа также делает упор на реальные проекты, многочисленные тематические исследования и глобальные ученые, представленные экспертами в данной области.

Присоединяйтесь к UpGrad сегодня, чтобы воспользоваться его уникальными функциями, такими как мониторинг сети, учебные сессии, всесторонняя поддержка обучения и многое другое!