隨機森林與決策樹之間的區別

執行強大的計算機程序需要算法。 算法執行得越快，效率就越高。 算法是使用數學原理創建的，用於解決人工智能和機器學習問題； 隨機森林和決策樹就是兩種這樣的算法。 這些算法有助於處理 q 個海量數據，以便做出更好的評估和判斷。

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讓我們從了解決策樹和隨機森林的含義開始。

決策樹

顧名思義，這種方法以樹的形式構建其模型，包括決策節點和葉節點。 決策節點按兩個或多個分支的順序排列，葉節點代表一個決策。 決策樹是一種簡單而有效的決策流程圖，用於管​​理分類和一致的數據。

樹是查看算法結果和了解決策是如何產生的一種簡單方便的方法。 決策樹的主要優勢是根據數據進行調整。 樹形圖可用於以有組織的方式查看和分析過程結果。 另一方面，隨機森林方法受偏差影響的可能性要小得多，因為它會生成幾個單獨的決策樹並對這些預測進行平均。

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決策樹的優勢

• 與其他方法相比，決策樹需要更少的數據預處理時間。
• 決策樹不涉及正則化。
• 決策樹不需要數據可伸縮性。
• 數據中的差異不會顯著影響決策樹的開發過程。
• 決策樹範式非常自然且易於與技術團隊和利益相關者進行交流。

決策樹的缺點

• 數據的微小變化可能會顯著改變決策樹的數據結構，從而導致不穩定。
• 決策樹的計算有時可能比其他算法複雜得多。
• 決策樹的訓練週期通常更長。
• 由於增加的複雜性和所需的時間，決策樹教育的成本很高。
• 決策樹技術不足以執行回歸和預測連續變量。

隨機森林

隨機森林具有與決策樹幾乎相同的超參數。 它的決策樹集成方法是從隨機劃分的數據中產生的。 整個社區就是一片森林，每棵樹都包含一個唯一的隨機樣本。

隨機森林技術中的許多樹會使實時預測變得太慢且效率低下。 相比之下，隨機森林方法基於在多個決策樹上構建的隨機選擇的觀察和特徵生成結果。

由於隨機森林只使用幾個變量來生成每個決策樹，最終的決策樹通常是去相關的，這意味著隨機森林方法模型很難超越數據庫。 如前所述，決策樹通常會覆蓋訓練數據，這意味著比真正的底層系統更可能適合數據集的混亂。

隨機森林的優點

• 隨機森林能夠執行分類和回歸問題。
• 隨機森林生成易於理解和精確的預測。
• 它能夠有效地處理海量數據集。
• 隨機森林方法在預測準確性方面優於決策樹算法。

隨機森林的缺點

• 使用隨機森林算法時需要額外的計算資源。
• 它比決策樹更耗時。

隨機森林和決策樹的區別

數據處理：

決策樹使用一種算法來決定節點和子節點。 一個節點可以分為兩個或多個子節點，生成子節點又給出了另一個內聚子節點，所以我們可以說節點已經被分割了。

另一方面，隨機森林是各種決策樹的組合，是數據集的類別。 一些決策樹可能會給出準確的輸出，而其他決策樹可能不會，但所有決策樹都會一起做出預測。 最初使用最好的數據進行拆分，並重複該操作，直到所有子節點都有可靠的數據。

複雜：

用於分類和回歸的決策樹是為獲得所需結果而採取的一系列直接選擇。 簡單決策樹的好處是該模型易於解釋，並且在構建決策樹時，我們知道用於拆分數據的變量及其值。 結果，可以快速預測輸出。

相比之下，隨機森林更複雜，因為它結合了決策樹，而在構建隨機森林時，我們必須定義要製作的樹的數量以及需要多少變量。

準確性：

與決策樹相比，隨機森林更準確地預測結果。 我們還可以假設隨機森林建立了許多決策樹，這些決策樹合併以給出精確和穩定的結果。 當我們使用算法解決隨機森林中的回歸問題時，有一種方法可以為每個節點獲得準確的結果。 該方法在機器學習中被稱為監督學習算法，它使用了bagging方法。

過擬合：

在使用算法時，存在過擬合的風險，這可以看作是機器學習中的一種廣義約束。 過度擬合是機器學習中的一個關鍵問題。 當機器學習模型在未知數據集上表現不佳時，這是過度擬合的標誌。 如果在測試或驗證數據集上檢測到問題並且明顯大於訓練數據集上的錯誤，則尤其如此。 當模型學習到訓練數據中的波動數據時，就會發生過擬合，這會損害新數據模型的性能。

由於在隨機森林中使用了幾棵決策樹，過擬合的危險性低於決策樹。 當我們在給定數據集上使用決策樹模型時，準確性會提高，因為它包含更多拆分，從而更容易過擬合和驗證數據。

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尾註

決策樹是一種採用分支方法來顯示每個可能的決策結果的結構。 相反，隨機森林是決策樹的集合，它根據所有決策樹的結果產生最終結果。

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