随机森林与决策树之间的区别

执行强大的计算机程序需要算法。 算法执行得越快，效率就越高。 算法是使用数学原理创建的，用于解决人工智能和机器学习问题； 随机森林和决策树就是两种这样的算法。 这些算法有助于处理 q 个海量数据，以便做出更好的评估和判断。

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让我们从了解决策树和随机森林的含义开始。

决策树

顾名思义，这种方法以树的形式构建其模型，包括决策节点和叶节点。 决策节点按两个或多个分支的顺序排列，叶节点代表一个决策。 决策树是一种简单而有效的决策流程图，用于管理分类和一致的数据。

树是查看算法结果和了解决策是如何产生的一种简单方便的方法。 决策树的主要优势是根据数据进行调整。 树形图可用于以有组织的方式查看和分析过程结果。 另一方面，随机森林方法受偏差影响的可能性要小得多，因为它会生成几个单独的决策树并对这些预测进行平均。

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决策树的优势

• 与其他方法相比，决策树需要更少的数据预处理时间。
• 决策树不涉及正则化。
• 决策树不需要数据可伸缩性。
• 数据中的差异不会显着影响决策树的开发过程。
• 决策树范式非常自然且易于与技术团队和利益相关者进行交流。

决策树的缺点

• 数据的微小变化可能会显着改变决策树的数据结构，从而导致不稳定。
• 决策树的计算有时可能比其他算法复杂得多。
• 决策树的训练周期通常更长。
• 由于增加的复杂性和所需的时间，决策树教育的成本很高。
• 决策树技术不足以执行回归和预测连续变量。

随机森林

随机森林具有与决策树几乎相同的超参数。 它的决策树集成方法是从随机划分的数据中产生的。 整个社区就是一片森林，每棵树都包含一个唯一的随机样本。

随机森林技术中的许多树会使实时预测变得太慢且效率低下。 相比之下，随机森林方法基于在多个决策树上构建的随机选择的观察和特征生成结果。

由于随机森林只使用几个变量来生成每个决策树，最终的决策树通常是去相关的，这意味着随机森林方法模型很难超越数据库。 如前所述，决策树通常会覆盖训练数据，这意味着比真正的底层系统更可能适合数据集的混乱。

随机森林的优点

• 随机森林能够执行分类和回归问题。
• 随机森林生成易于理解和精确的预测。
• 它能够有效地处理海量数据集。
• 随机森林方法在预测准确性方面优于决策树算法。

随机森林的缺点

• 使用随机森林算法时需要额外的计算资源。
• 它比决策树更耗时。

随机森林和决策树的区别

数据处理：

决策树使用一种算法来决定节点和子节点。 一个节点可以分为两个或多个子节点，生成子节点又给出了另一个内聚子节点，所以我们可以说节点已经被分割了。

另一方面，随机森林是各种决策树的组合，是数据集的类别。 一些决策树可能会给出准确的输出，而其他决策树可能不会，但所有决策树都会一起做出预测。 最初使用最好的数据进行拆分，并重复该操作，直到所有子节点都有可靠的数据。

复杂：

用于分类和回归的决策树是为获得所需结果而采取的一系列直接选择。 简单决策树的好处是该模型易于解释，并且在构建决策树时，我们知道用于拆分数据的变量及其值。 结果，可以快速预测输出。

相比之下，随机森林更复杂，因为它结合了决策树，而在构建随机森林时，我们必须定义要制作的树的数量以及需要多少变量。

准确性：

与决策树相比，随机森林更准确地预测结果。 我们还可以假设随机森林建立了许多决策树，这些决策树合并以给出精确和稳定的结果。 当我们使用算法解决随机森林中的回归问题时，有一种方法可以为每个节点获得准确的结果。 该方法在机器学习中被称为监督学习算法，它使用了bagging方法。

过拟合：

在使用算法时，存在过拟合的风险，这可以看作是机器学习中的一种广义约束。 过度拟合是机器学习中的一个关键问题。 当机器学习模型在未知数据集上表现不佳时，这是过度拟合的标志。 如果在测试或验证数据集上检测到问题并且明显大于训练数据集上的错误，则尤其如此。 当模型学习到训练数据中的波动数据时，就会发生过拟合，这会损害新数据模型的性能。

由于在随机森林中使用了几棵决策树，过拟合的危险性低于决策树。 当我们在给定数据集上使用决策树模型时，准确性会提高，因为它包含更多拆分，从而更容易过拟合和验证数据。

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尾注

决策树是一种采用分支方法来显示每个可能的决策结果的结构。 相反，随机森林是决策树的集合，它根据所有决策树的结果产生最终结果。

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