Rastgele Orman ve Karar Ağacı Arasındaki Fark

Güçlü bilgisayar programlarının yürütülmesi için algoritmalar gereklidir. Algoritma ne kadar hızlı çalışırsa o kadar verimli olur. Algoritmalar, AI ve Makine Öğrenimi problemleriyle çalışmak için matematiksel ilkeler kullanılarak oluşturulur; Rastgele orman ve karar ağacı bu tür iki algoritmadır. Bu algoritmalar, daha iyi değerlendirmeler ve yargılar yapmak için çok büyük miktarda verinin işlenmesine yardımcı olur.

ABD'deki AI ve ML Programlarımız

Karar Ağacı ve Rastgele Orman'ın anlamını anlamakla başlayalım.

Karar ağacı

Adından da anlaşılacağı gibi, bu yaklaşım modelini karar düğümleri ve yaprak düğümleri ile birlikte bir ağaç şeklinde oluşturur. Karar düğümleri, bir kararı temsil eden yaprak düğüm ile iki veya daha fazla dal sırasına göre düzenlenir. Karar ağacı, sınıflandırılmış ve tutarlı verileri yönetmek için uygulanan basit ve verimli bir karar verme akış şemasıdır.

Ağaçlar, algoritma sonuçlarını görüntülemek ve kararların nasıl üretildiğini öğrenmek için basit ve kullanışlı bir yaklaşımdır. Bir karar ağacının en önemli avantajı verilere göre ayarlanmasıdır. Süreç sonuçlarını organize bir şekilde görmek ve analiz etmek için bir ağaç diyagramı kullanılabilir. Öte yandan, rastgele orman yaklaşımının sapmalardan etkilenme olasılığı oldukça düşüktür çünkü birkaç ayrı karar ağacı oluşturur ve bu tahminlerin ortalamasını alır.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Sertifikası Alın. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Gelişmiş Sertifika Programları kazanın.

Karar Ağacının Avantajları

• Karar ağaçları, veri ön işleme için diğer yöntemlere göre daha az zaman gerektirir.
• Bir karar ağacı düzenlileştirmeyi içermez.
• Bir karar ağacı, veri ölçeklenebilirliğini gerektirmez.
• Verilerdeki tutarsızlıklar, karar ağacının geliştirme sürecini önemli ölçüde etkilemez.
• Bir karar ağacı paradigması, teknik ekiplere ve paydaşlara iletilmesi çok doğal ve basittir.

Karar Ağacının Dezavantajları

• Verilerdeki küçük bir değişiklik, karar ağacı veri yapısını önemli ölçüde değiştirebilir ve bu da kararsızlığa neden olabilir.
• Bir Karar ağacının hesaplaması, zaman zaman diğer algoritmalardan önemli ölçüde daha karmaşık olabilir.
• Bir karar ağacının eğitim süresi genellikle daha uzundur.
• Karar ağacı eğitimi, artan karmaşıklık ve gereken zamandan dolayı maliyetlidir.
• Karar Ağacı tekniği, regresyon yapmak ve sürekli değişkenleri tahmin etmek için yetersizdir.

rastgele orman

Rastgele orman, bir karar ağacıyla neredeyse aynı hiper parametrelere sahiptir. Karar ağacı topluluğu yaklaşımı, rastgele bölünmüş verilerden üretilir. Bu topluluğun tamamı bir ormandır ve her ağaç benzersiz bir rastgele örnek içerir.

Rastgele orman tekniğindeki birçok ağaç, onu gerçek zamanlı tahmin için çok yavaş ve verimsiz hale getirebilir. Buna karşılık, rastgele orman yöntemi, rastgele seçilmiş gözlemlere ve çoklu karar ağaçları üzerinde oluşturulan özelliklere dayalı sonuçlar üretir.

Rastgele ormanlar, her bir karar ağacını oluşturmak için yalnızca birkaç değişken kullandığından, nihai karar ağaçları tipik olarak ilintisizdir, bu da rastgele orman metodolojisi modelinin veritabanını aşmasının zor olduğunu gösterir. Daha önce belirtildiği gibi, karar ağaçları tipik olarak eğitim verilerinin üzerine yazar, bu da veri kümesinin dağınıklığına uyma olasılığının gerçek temel sistemden daha yüksek olduğunu gösterir.

Rastgele Ormanın Avantajları

• Rastgele orman, hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerini gerçekleştirebilir.
• Rastgele bir orman, anlaşılması kolay ve kesin tahminler üretir.
• Büyük veri kümelerini etkin bir şekilde işleme yeteneğine sahiptir.
• Rastgele orman yöntemi, tahmin doğruluğu konusunda karar ağacı algoritmasından daha iyi performans gösterir.

Rastgele Ormanın Dezavantajları

• Rastgele orman algoritması kullanılırken ek işlem kaynakları gerekir.
• Bir karar ağacından daha fazla zaman alır.

Rastgele Orman ve Karar Ağacı Arasındaki Fark

Veri işleme:

Karar ağaçları, düğümlere ve alt düğümlere karar vermek için bir algoritma kullanır. Bir düğüm iki veya daha fazla alt düğüme bölünebilir ve alt düğümlerin üretilmesi başka bir uyumlu alt düğüm verir, bu nedenle düğümlerin bölündüğünü söyleyebiliriz.

Rastgele orman ise veri setinin sınıfı olan çeşitli karar ağaçlarının birleşimidir. Bazı karar ağaçları doğru bir çıktı verebilirken diğerleri vermeyebilir, ancak tüm ağaçlar birlikte tahminde bulunur. Bölme, başlangıçta en iyi veriler kullanılarak gerçekleştirilir ve işlem, tüm alt düğümler güvenilir verilere sahip olana kadar tekrarlanır.

karmaşıklık:

Sınıflandırma ve regresyon için kullanılan karar ağacı, istenen sonuçları elde etmek için yapılan basit bir dizi seçimdir. Basit karar ağacının yararı, bu modelin yorumlanmasının kolay olmasıdır ve karar ağaçları oluştururken, verileri bölmek için kullanılan değişkenin ve değerinin farkındayız. Sonuç olarak, çıktı hızlı bir şekilde tahmin edilebilir.

Buna karşılık, rastgele orman, karar ağaçlarını birleştirdiği için daha karmaşıktır ve rastgele bir orman oluştururken, yapmak istediğimiz ağaç sayısını ve kaç değişkene ihtiyacımız olduğunu tanımlamamız gerekir.

Kesinlik:

Karar ağaçlarıyla karşılaştırıldığında, rastgele orman tahminleri daha doğru sonuçlar verir. Rastgele ormanların kesin ve istikrarlı bir sonuç vermek üzere birleşen birçok karar ağacı oluşturduğunu da varsayabiliriz. Rastgele bir ormanda regresyon problemini çözmek için bir algoritma kullandığımızda, her düğüm için doğru bir sonuç elde etmek için bir yöntem vardır. Yöntem, torbalama yöntemini kullanan makine öğreniminde denetimli öğrenme algoritması olarak bilinir.

Aşırı uyum gösterme:

Algoritmaları kullanırken, makine öğreniminde genelleştirilmiş bir kısıtlama olarak görülebilecek aşırı takma riski vardır. Aşırı takma, makine öğreniminde kritik bir konudur. Makine öğrenimi modelleri, bilinmeyen veri kümelerinde iyi performans gösteremediğinde, bu, aşırı uyumun bir işaretidir. Bu, özellikle sorun test veya doğrulama veri kümelerinde algılanırsa ve eğitim veri kümesindeki hatadan önemli ölçüde büyükse geçerlidir. Modeller, yeni veri modelinin performansına zarar veren eğitim verilerindeki dalgalanma verilerini öğrendiğinde fazla uyum oluşur.

Rastgele ormanda birkaç karar ağacının kullanılması nedeniyle, fazla uydurma tehlikesi karar ağacınınkinden daha düşüktür. Belirli bir veri kümesinde bir karar ağacı modeli kullandığımızda doğruluk artar, çünkü daha fazla bölme içerir, bu da verileri fazla takmayı ve doğrulamayı kolaylaştırır.

Popüler Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Blogları

Bitiş Notu

Karar ağacı, akla gelebilecek her karar sonucunu göstermek için dallanma yaklaşımını kullanan bir yapıdır. Buna karşılık, rastgele bir orman, tüm karar ağaçlarının sonuçlarına bağlı olarak nihai sonucu üreten bir karar ağaçları topluluğudur.

Rastgele Orman ve Karar Ağacı hakkında daha fazla bilgi edinin

LJMU ile işbirliği içinde UpGrad'da Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Master of Science'a kaydolarak Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde kullanılan algoritmaların ustası olun .

Lisansüstü program, endüstriyle bağlantılı temaları inceleyerek bireyleri mevcut ve gelecekteki teknoloji alanlarına hazırlar. Program ayrıca gerçek projelere, sayısız vaka çalışmasına ve konu uzmanları tarafından sunulan küresel akademisyenlere de vurgu yapıyor.

Ağ izleme, çalışma oturumları, 360 derece öğrenim desteği ve daha fazlası gibi benzersiz özelliklerinden yararlanmak için UpGrad'a bugün katılın !