ความแตกต่างระหว่างป่าสุ่มกับต้นไม้ตัดสินใจ

จำเป็นต้องมีอัลกอริทึมสำหรับการทำงานของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลัง ยิ่งอัลกอริทึมทำงานเร็วเท่าใด ก็ยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น อัลกอริธึมถูกสร้างขึ้นโดยใช้หลักการทางคณิตศาสตร์ในการทำงานผ่านปัญหา AI และการเรียนรู้ของเครื่อง ฟอเรสต์สุ่มและแผนผังการตัดสินใจเป็นสองอัลกอริธึมดังกล่าว อัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้การประเมินและการตัดสินดีขึ้น

โปรแกรม AI & ML ของเราในสหรัฐอเมริกา

มาเริ่มด้วยการทำความเข้าใจความหมายของ Decision Tree และ Random Forest

ต้นไม้การตัดสินใจ

ตามชื่อที่สื่อถึง วิธีการนี้สร้างแบบจำลองในรูปแบบของต้นไม้ พร้อมด้วยโหนดการตัดสินใจและโหนดปลายสุด โหนดการตัดสินใจถูกจัดเรียงตามลำดับของกิ่งตั้งแต่สองกิ่งขึ้นไป โดยโหนดปลายสุดแสดงถึงการตัดสินใจ โครงสร้างการตัดสินใจเป็นผังการตัดสินใจที่ง่ายและมีประสิทธิภาพซึ่งนำไปใช้ในการจัดการข้อมูลที่จัดประเภทและสอดคล้องกัน

ต้นไม้เป็นวิธีการที่ง่ายและสะดวกในการดูผลลัพธ์ของอัลกอริทึมและเรียนรู้วิธีสร้างการตัดสินใจ ข้อได้เปรียบที่สำคัญของแผนผังการตัดสินใจคือการปรับตามข้อมูล แผนภาพต้นไม้สามารถใช้เพื่อดูและวิเคราะห์ผลลัพธ์ของกระบวนการในลักษณะที่เป็นระเบียบ ในทางกลับกัน วิธีการสุ่มป่ามีโอกาสน้อยที่จะได้รับผลกระทบจากความคลาดเคลื่อน เพราะมันสร้างต้นไม้การตัดสินใจที่แยกจากกันหลายต้น และหาค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์เหล่านี้

รับใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่องจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ข้อดีของโครงสร้างการตัดสินใจ

• แผนผังการตัดสินใจต้องใช้เวลาในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าน้อยกว่าวิธีอื่นๆ
• โครงสร้างการตัดสินใจไม่เกี่ยวข้องกับการทำให้เป็นมาตรฐาน
• โครงสร้างการตัดสินใจไม่จำเป็นต้องปรับขนาดของข้อมูล
• ความคลาดเคลื่อนในข้อมูลไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อกระบวนการพัฒนาแผนผังการตัดสินใจ
• กระบวนทัศน์แผนผังการตัดสินใจนั้นเป็นธรรมชาติมากและง่ายต่อการสื่อสารกับทีมเทคนิคและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

ข้อเสียของ Decision tree

• การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในข้อมูลสามารถเปลี่ยนโครงสร้างข้อมูลแผนผังการตัดสินใจได้อย่างมาก ส่งผลให้เกิดความไม่เสถียร
• การคำนวณของแผนผังการตัดสินใจอาจซับซ้อนกว่าอัลกอริทึมอื่นๆ ในบางครั้ง
• ระยะเวลาการฝึกอบรมสำหรับโครงสร้างการตัดสินใจมักยาวนานกว่า
• การศึกษาแผนภูมิการตัดสินใจมีค่าใช้จ่ายสูงเนื่องจากความซับซ้อนและเวลาที่เพิ่มขึ้น
• เทคนิคแผนภูมิการตัดสินใจไม่เพียงพอสำหรับการถดถอยและการคาดการณ์ตัวแปรต่อเนื่อง

ป่าสุ่ม

ฟอเรสต์สุ่มมีไฮเปอร์พารามิเตอร์เกือบเหมือนกันกับแผนผังการตัดสินใจ แนวทางชุดแผนผังการตัดสินใจสร้างจากข้อมูลที่แบ่งแบบสุ่ม ชุมชนทั้งหมดนี้เป็นป่า โดยต้นไม้แต่ละต้นจะมีตัวอย่างแบบสุ่มที่ไม่ซ้ำกัน

ต้นไม้หลายต้นในเทคนิคสุ่มป่าอาจทำให้การทำนายแบบเรียลไทม์ช้าเกินไปและไม่มีประสิทธิภาพ ในทางตรงกันข้าม วิธีการสุ่มฟอเรสต์จะสร้างผลลัพธ์ตามการสังเกตและลักษณะที่เลือกแบบสุ่มซึ่งสร้างขึ้นจากต้นไม้การตัดสินใจหลายต้น

เนื่องจากฟอเรสต์สุ่มใช้ตัวแปรเพียงไม่กี่ตัวในการสร้างแผนผังการตัดสินใจแต่ละต้น โดยทั่วไปแล้วทรีการตัดสินใจขั้นสุดท้ายจึงเกี่ยวข้องกับการตกแต่ง ซึ่งหมายความว่าโมเดลวิธีการสุ่มของฟอเรสต์นั้นยากกว่าฐานข้อมูล ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ โครงสร้างการตัดสินใจมักจะเขียนทับข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งหมายความว่ามีแนวโน้มที่จะพอดีกับความยุ่งเหยิงของชุดข้อมูลมากกว่าระบบพื้นฐานที่แท้จริง

ข้อดีของสุ่มป่า

• ฟอเรสต์สุ่มสามารถดำเนินการได้ทั้งปัญหาการจำแนกและการถดถอย
• ป่าสุ่มสร้างการคาดการณ์ที่เข้าใจง่ายและแม่นยำ
• สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• วิธีการสุ่มฟอเรสต์มีประสิทธิภาพเหนือกว่าอัลกอริธึมทรีการตัดสินใจเกี่ยวกับความแม่นยำในการทำนาย

ข้อเสียของป่าสุ่ม

• ต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลเพิ่มเติมเมื่อใช้อัลกอริธึมฟอเรสต์แบบสุ่ม
• ใช้เวลานานกว่าแผนผังการตัดสินใจ

ความแตกต่างระหว่างป่าสุ่มและแผนผังการตัดสินใจ

การประมวลผลข้อมูล:

แผนผังการตัดสินใจใช้อัลกอริทึมในการตัดสินใจเลือกโหนดและโหนดย่อย โหนดสามารถแบ่งออกเป็นสองโหนดย่อยขึ้นไป และการสร้างโหนดย่อยให้โหนดย่อยที่เชื่อมโยงกันอีกโหนดหนึ่ง ดังนั้นเราสามารถพูดได้ว่าโหนดถูกแบ่งออก

ในทางกลับกัน ฟอเรสต์สุ่มคือการรวมกันของแผนผังการตัดสินใจต่างๆ ซึ่งเป็นคลาสของชุดข้อมูล ต้นไม้การตัดสินใจบางต้นอาจให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำในขณะที่บางต้นอาจไม่ได้ แต่ต้นไม้ทั้งหมดทำการทำนายร่วมกัน การแบ่งจะดำเนินการในขั้นต้นโดยใช้ข้อมูลที่ดีที่สุด และดำเนินการซ้ำจนกว่าโหนดย่อยทั้งหมดจะมีข้อมูลที่เชื่อถือได้

ความซับซ้อน:

โครงสร้างการตัดสินใจ ซึ่งใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่และการถดถอย เป็นชุดตัวเลือกที่ตรงไปตรงมาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ประโยชน์ของโครงสร้างการตัดสินใจอย่างง่ายคือ โมเดลนี้ง่ายต่อการตีความ และเมื่อสร้างแผนผังการตัดสินใจ เราทราบถึงตัวแปรและค่าของตัวแปรที่ใช้ในการแยกข้อมูล ส่งผลให้สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว

ในทางตรงกันข้าม ฟอเรสต์สุ่มนั้นซับซ้อนกว่าเพราะมันรวมต้นไม้ตัดสินใจเข้าด้วยกัน และเมื่อสร้างฟอเรสต์แบบสุ่ม เราต้องกำหนดจำนวนต้นไม้ที่เราต้องการสร้างและจำนวนตัวแปรที่เราต้องการ

ความแม่นยำ:

เมื่อเทียบกับต้นไม้ตัดสินใจ ป่าสุ่มคาดการณ์ผลลัพธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้เรายังสามารถสันนิษฐานได้ว่าป่าสุ่มสร้างต้นไม้การตัดสินใจจำนวนมากที่รวมกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมั่นคง เมื่อเราใช้อัลกอริธึมในการแก้ปัญหาการถดถอยในฟอเรสต์สุ่ม มีวิธีการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำสำหรับแต่ละโหนด วิธีการนี้เรียกว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลในการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งใช้วิธีการบรรจุถุง

ฟิตเกินไป:

เมื่อใช้อัลกอริธึม มีความเสี่ยงที่จะเกิดการ overfitting ซึ่งถือได้ว่าเป็นข้อจำกัดทั่วไปในแมชชีนเลิร์นนิง การใส่มากเกินไปเป็นปัญหาสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่สามารถทำงานได้ดีกับชุดข้อมูลที่ไม่รู้จัก นั่นเป็นสัญญาณของการใส่มากเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากตรวจพบปัญหาในชุดข้อมูลการทดสอบหรือการตรวจสอบความถูกต้อง และมีขนาดใหญ่กว่าข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลการฝึกอย่างมาก Overfitting เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองเรียนรู้ข้อมูลความผันผวนในข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งเป็นอันตรายต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองข้อมูลใหม่

เนื่องจากการใช้ต้นไม้ตัดสินใจหลายต้นในป่าสุ่ม อันตรายจากการใส่มากเกินไปจึงต่ำกว่าต้นไม้ตัดสินใจ ความแม่นยำเพิ่มขึ้นเมื่อเราใช้แบบจำลองแผนผังการตัดสินใจกับชุดข้อมูลที่กำหนด เนื่องจากมีการแบ่งแยกมากขึ้น ทำให้ง่ายต่อการใส่และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล

บล็อกการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมและปัญญาประดิษฐ์

จบโน้ต

โครงสร้างการตัดสินใจเป็นโครงสร้างที่ใช้วิธีการแยกสาขาเพื่อแสดงผลการตัดสินใจที่เป็นไปได้ทุกอย่าง ในทางตรงกันข้าม ป่าสุ่มคือกลุ่มของต้นไม้แห่งการตัดสินใจซึ่งให้ผลลัพธ์สุดท้ายโดยขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของแผนภูมิต้นไม้การตัดสินใจทั้งหมด

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับป่าสุ่มและต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

เป็นผู้เชี่ยวชาญของอัลกอริทึมที่ใช้ในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องโดยลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ ที่ UpGrad โดยความร่วมมือกับ LJMU

โปรแกรมระดับสูงกว่าปริญญาตรีเตรียมบุคคลสำหรับสาขาเทคโนโลยีที่มีอยู่และในอนาคตโดยการศึกษาหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม โครงการนี้ยังเน้นย้ำถึงโครงการจริง กรณีศึกษาจำนวนมาก และนักวิชาการระดับโลกที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

เข้าร่วม UpGrad วันนี้เพื่อใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์ เช่น การตรวจสอบเครือข่าย เซสชั่นการศึกษา การสนับสนุนการเรียนรู้ 360 องศา และอีกมากมาย!