Random Forest vs. Entscheidungsbaum: Unterschied zwischen Random Forest und Entscheidungsbaum

Jüngste Fortschritte haben das Wachstum mehrerer Algorithmen geebnet. Diese neuen und flammenden Algorithmen haben die Daten in Brand gesetzt. Sie helfen dabei, mit Daten umzugehen und mit ihnen effektiv Entscheidungen zu treffen. Denn die Welt hat es mit einem Internetrausch zu tun. Fast alles steht im Internet. Um mit solchen Daten umgehen zu können, brauchen wir strenge Algorithmen, um Entscheidungen und Interpretationen zu treffen. Angesichts einer breiten Liste von Algorithmen ist es jetzt eine schwere Aufgabe, den am besten geeigneten auszuwählen.

Entscheidungsfindungsalgorithmen werden von den meisten Organisationen häufig verwendet. Sie müssen jede zweite Stunde triviale und große Entscheidungen treffen. Von der Analyse, welches Material ausgewählt werden soll, um hohe Bruttoflächen zu erhalten, erfolgt eine Entscheidung im Backend. Die jüngsten Python- und ML-Fortschritte haben die Messlatte für den Umgang mit Daten verschoben. Daten liegen also in riesigen Massen vor. Der Schwellenwert hängt von der Organisation ab. Es gibt zwei wichtige Entscheidungsalgorithmen, die weit verbreitet sind. Decision Tree und Random Forest – Klingt vertraut, oder?

Bäume und Wälder!

Lassen Sie uns dies anhand eines einfachen Beispiels untersuchen.

Angenommen, Sie müssen ein Paket Rs kaufen. 10 süße Kekse. Jetzt müssen Sie sich für eine von mehreren Keksmarken entscheiden.

Sie wählen einen Entscheidungsbaumalgorithmus. Jetzt wird es die Rs überprüfen. 10 Päckchen, das ist süß. Es werden wahrscheinlich die meistverkauften Kekse ausgewählt. Sie werden sich entscheiden, für Rs zu gehen. 10 Schokoladenkekse. Du bist glücklich!

Aber Ihr Freund hat den Random-Forest-Algorithmus verwendet. Jetzt hat er mehrere Entscheidungen getroffen. Weiterhin Wahl der Mehrheitsentscheidung. Er wählt zwischen verschiedenen Erdbeer-, Vanille-, Heidelbeer- und Orangenaromen. Er prüft, ob ein bestimmter Rs. 10 Päckchen dienten 3 Einheiten mehr als das Original. Es wurde in Vanilleschokolade serviert. Er hat diesen Vanille-Schoko-Keks gekauft. Er ist am glücklichsten, während Sie Ihre Entscheidung bereuen müssen.

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Was ist der Unterschied zwischen Entscheidungsbaum und Random Forest?

1. Entscheidungsbaum

Quelle

Entscheidungsbaum ist ein überwachter Lernalgorithmus, der beim maschinellen Lernen verwendet wird. Es arbeitete sowohl mit Klassifikations- als auch mit Regressionsalgorithmen. Wie der Name schon sagt, ist es wie ein Baum mit Knoten. Die Verzweigungen hängen von der Anzahl der Kriterien ab. Es teilt Daten in Zweige wie diese auf, bis es eine Schwelleneinheit erreicht. Ein Entscheidungsbaum hat Wurzelknoten, untergeordnete Knoten und Blattknoten.

Rekursion wird zum Durchlaufen der Knoten verwendet. Sie brauchen keinen anderen Algorithmus. Es verarbeitet Daten genau und funktioniert am besten für ein lineares Muster. Es verarbeitet große Datenmengen einfach und nimmt weniger Zeit in Anspruch.

Wie funktioniert es?

1. Teilen

Daten werden, wenn sie dem Entscheidungsbaum bereitgestellt werden, einer Aufteilung in verschiedene Kategorien unter Verzweigungen unterzogen.

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2. Beschneiden

Das Beschneiden ist außerdem das Zerkleinern dieser Äste. Es funktioniert als Klassifizierung, um die Daten besser zu subventionieren. Genauso wie wir das Beschneiden überschüssiger Teile sagen, funktioniert es genauso. Der Blattknoten ist erreicht und das Beschneiden endet. Es ist ein sehr wichtiger Teil von Entscheidungsbäumen.

3. Auswahl der Bäume

Jetzt müssen Sie den besten Baum auswählen, der reibungslos mit Ihren Daten arbeiten kann.

Hier sind die Faktoren, die berücksichtigt werden müssen:

4. Entropie

Um die Homogenität von Bäumen zu überprüfen, muss auf die Entropie geschlossen werden. Wenn die Entropie null ist, ist sie homogen; sonst nicht.

5. Erkenntnisgewinn

Sobald die Entropie verringert wird, wird die Information gewonnen. Diese Informationen helfen, die Zweige weiter aufzuteilen.

• Sie müssen die Entropie berechnen.
• Teilen Sie die Daten nach verschiedenen Kriterien auf
• Wählen Sie die besten Informationen.

Die Baumtiefe ist ein wichtiger Aspekt. Die Tiefe informiert uns über die Anzahl der Entscheidungen, die man treffen muss, bevor man zu einer Schlussfolgerung kommt. Bäume mit geringer Tiefe funktionieren besser mit Entscheidungsbaumalgorithmen.

Vor- und Nachteile des Entscheidungsbaums

Vorteile

1. Leicht
2. Transparenter Prozess
3. Behandeln Sie sowohl numerische als auch kategoriale Daten
4. Je größer die Daten, desto besser das Ergebnis
5. Geschwindigkeit

Nachteile

1. Kann überanpassen
2. Beschneidungsprozess groß
3. Optimierung nicht garantiert
4. Komplexe Berechnungen
5. Durchbiegung hoch

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2. Zufälliger Wald

Quelle

Es wird auch für überwachtes Lernen verwendet, ist aber sehr leistungsfähig. Es ist sehr weit verbreitet. Der grundlegende Unterschied besteht darin, dass es sich nicht auf eine einzelne Entscheidung stützt. Es stellt randomisierte Entscheidungen auf der Grundlage mehrerer Entscheidungen zusammen und trifft die endgültige Entscheidung auf der Grundlage der Mehrheit.

Es wird nicht nach der besten Vorhersage gesucht. Stattdessen macht es mehrere zufällige Vorhersagen. Somit wird mehr Diversität angebracht und die Vorhersage wird viel glatter.

Sie können schlussfolgern, dass Random Forest eine Sammlung mehrerer Entscheidungsbäume ist!

Bagging ist der Prozess, zufällige Gesamtstrukturen aufzubauen, während Entscheidungen parallel funktionieren.

1. Absacken

• Nehmen Sie einen Trainingsdatensatz
• Erstellen Sie einen Entscheidungsbaum
• Wiederholen Sie den Vorgang für einen bestimmten Zeitraum
• Nehmen Sie jetzt die Hauptabstimmung vor. Derjenige, der gewinnt, ist Ihre Entscheidung.

2. Bootstrapping

Bootstrapping ist die zufällige Auswahl von Stichproben aus Trainingsdaten. Dies ist ein Zufallsverfahren.

Schritt für Schritt

• Zufällige Auswahlbedingungen

• Berechnen Sie den Wurzelknoten

• Teilt

• Wiederholen

• Du bekommst einen Wald

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Vor- und Nachteile von Random Forest

Vorteile

1. Leistungsstark und hochpräzise
2. Keine Notwendigkeit zu normalisieren
3. Kann mehrere Funktionen gleichzeitig verarbeiten
4. Führen Sie Bäume parallel aus

Nachteile

1. Sie sind manchmal auf bestimmte Merkmale voreingenommen
2. Schleppend
3. Kann nicht für lineare Methoden verwendet werden
4. Schlimmer für hochdimensionale Daten

Fazit

Entscheidungsbäume sind im Vergleich zum Random Forest sehr einfach. Ein Entscheidungsbaum kombiniert einige Entscheidungen, während ein Random Forest mehrere Entscheidungsbäume kombiniert. Daher ist es ein langer Prozess, aber langsam.

Dagegen ist ein Entscheidungsbaum schnell und funktioniert problemlos mit großen Datensätzen, insbesondere mit linearen. Das Random-Forest-Modell erfordert strenges Training. Wenn Sie versuchen, ein Projekt aufzustellen, benötigen Sie möglicherweise mehr als ein Modell. Daher eine große Anzahl von zufälligen Wäldern, mehr Zeit.

Es hängt von Ihren Anforderungen ab. Wenn Sie weniger Zeit haben, an einem Modell zu arbeiten, müssen Sie sich für einen Entscheidungsbaum entscheiden. Stabilität und verlässliche Vorhersagen liegen jedoch im Körbchen zufälliger Wälder.

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