Random Forest Vs Decision Tree: diferencia entre Random Forest y Decision Tree

Los avances recientes han allanado el crecimiento de múltiples algoritmos. Estos algoritmos nuevos y resplandecientes han incendiado los datos. Ayudan a manejar datos y a tomar decisiones con ellos de manera efectiva. Dado que el mundo está lidiando con una juerga de Internet. Casi todo está en Internet. Para manejar tales datos, necesitamos algoritmos rigurosos para tomar decisiones e interpretaciones. Ahora, en presencia de una amplia lista de algoritmos, es una tarea difícil elegir el más adecuado.

Los algoritmos de toma de decisiones son ampliamente utilizados por la mayoría de las organizaciones. Tienen que tomar decisiones triviales y grandes cada dos horas. Desde el análisis de qué material elegir para obtener áreas brutas altas, se toma una decisión en el backend. Los avances recientes de python y ML han empujado la barra para el manejo de datos. Por lo tanto, los datos están presentes en grandes cantidades. El umbral depende de la organización. Hay 2 algoritmos de decisión principales ampliamente utilizados. Decision Tree y Random Forest: suena familiar, ¿verdad?

¡Árboles y bosques!

Exploremos esto con un ejemplo sencillo.

Suponga que tiene que comprar un paquete de Rs. 10 galletas dulces. Ahora, tienes que elegir una entre varias marcas de galletas.

Usted elige un algoritmo de árbol de decisión. Ahora, comprobará las Rs. 10 paquetes, que es dulce. Elegirá probablemente las galletas más vendidas. Decidirás ir por Rs. 10 galletas de chocolate. ¡Usted es feliz!

Pero tu amigo usó el algoritmo del bosque aleatorio. Ahora, ha tomado varias decisiones. Además, la elección de la decisión de la mayoría. Elige entre varios sabores de fresa, vainilla, arándano y naranja. Comprueba que un Rs particular. El paquete de 10 sirvió 3 unidades más que el original. Fue servido en chocolate de vainilla. Compró esa galleta de chocolate con vainilla. Él es el más feliz, mientras que tú te arrepientes de tu decisión.

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¿Cuál es la diferencia entre el árbol de decisión y el bosque aleatorio?

1. Árbol de decisión

Fuente

Decision Tree es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado en el aprendizaje automático. Operó en algoritmos de clasificación y regresión. Como sugiere su nombre, es como un árbol con nodos. Las ramas dependen del número de criterios. Divide los datos en ramas como estas hasta que alcanza una unidad de umbral. Un árbol de decisión tiene nodos raíz, nodos secundarios y nodos hoja.

La recursividad se utiliza para atravesar los nodos. No necesitas ningún otro algoritmo. Maneja los datos con precisión y funciona mejor para un patrón lineal. Maneja grandes cantidades de datos fácilmente y toma menos tiempo.

¿Como funciona?

1. Dividir

Los datos, cuando se proporcionan al árbol de decisiones, se dividen en varias categorías en las ramas.

Debe leer: Clasificador Naive Bayes: ventajas y desventajas, aplicaciones y tipos explicados

2. Poda

La poda es, además, la trituración de esas ramas. Funciona como una clasificación para subvencionar mejor los datos. Como, de la misma manera que decimos poda de partes sobrantes, funciona igual. Se alcanza el nudo de la hoja y finaliza la poda. Es una parte muy importante de los árboles de decisión.

3. Selección de árboles

Ahora, debe elegir el mejor árbol que pueda funcionar con sus datos sin problemas.

Estos son los factores que deben tenerse en cuenta:

4. Entropía

Para verificar la homogeneidad de los árboles, se debe inferir la entropía. Si la entropía es cero, es homogénea; de lo contrario no

5. Adquisición de conocimientos

Una vez que se disminuye la entropía, se gana la información. Esta información ayuda a dividir aún más las ramas.

• Necesitas calcular la entropía.
• Dividir los datos sobre la base de diferentes criterios.
• Elige la mejor información.

La profundidad del árbol es un aspecto importante. La profundidad nos informa del número de decisiones que hay que tomar antes de llegar a una conclusión. Los árboles de poca profundidad funcionan mejor con algoritmos de árboles de decisión.

Ventajas y desventajas del árbol de decisión

ventajas

1. Fácil
2. Proceso transparente
3. Manejar datos numéricos y categóricos
4. Cuanto mayor sea la información, mejor será el resultado
5. Velocidad

Desventajas

1. Puede sobreajustarse
2. Proceso de poda grande
3. Optimización no garantizada
4. Cálculos complejos
5. Deflexión alta

Pago: Explicación de los modelos de aprendizaje automático

2. Bosque aleatorio

Fuente

También se utiliza para el aprendizaje supervisado, pero es muy potente. Es muy utilizado. La diferencia básica es que no se basa en una decisión singular. Reúne decisiones aleatorias basadas en varias decisiones y toma la decisión final basada en la mayoría.

No busca la mejor predicción. En cambio, hace múltiples predicciones aleatorias. Por lo tanto, se adjunta más diversidad y la predicción se vuelve mucho más suave.

¡Puede inferir que el bosque aleatorio es una colección de árboles de decisiones múltiples!

El embolsado es el proceso de establecer bosques aleatorios mientras las decisiones funcionan en paralelo.

1. Embolsado

• Tome un conjunto de datos de entrenamiento
• Hacer un árbol de decisiones
• Repita el proceso por un período definido
• Ahora toma el voto mayoritario. El que gana es tu decisión de tomar.

2. Arranque

Bootstrapping es elegir aleatoriamente muestras de datos de entrenamiento. Este es un procedimiento aleatorio.

Paso a paso

• Condiciones de elección aleatoria

• Calcular el nodo raíz

• Separar

• Repetir

• obtienes un bosque

Leer: Explicación de Naive Bayes

Ventajas y desventajas del bosque aleatorio

ventajas

1. Potente y muy preciso
2. No hay necesidad de normalizar
3. Puede manejar varias características a la vez
4. Ejecutar árboles en formas paralelas

Desventajas

1. Están sesgados a ciertas características a veces
2. Lento
3. No se puede utilizar para métodos lineales.
4. Peor para datos de alta dimensión

Conclusión

Los árboles de decisión son muy fáciles en comparación con el bosque aleatorio. Un árbol de decisión combina algunas decisiones, mientras que un bosque aleatorio combina varios árboles de decisión. Por lo tanto, es un proceso largo, pero lento.

Considerando que, un árbol de decisión es rápido y opera fácilmente en grandes conjuntos de datos, especialmente el lineal. El modelo de bosque aleatorio necesita un entrenamiento riguroso. Cuando intentas poner en marcha un proyecto, es posible que necesites más de un modelo. Por lo tanto, una gran cantidad de bosques aleatorios, más el tiempo.

Depende de sus requisitos. Si tiene menos tiempo para trabajar en un modelo, está obligado a elegir un árbol de decisión. Sin embargo, la estabilidad y las predicciones fiables están en la cesta de los bosques aleatorios.

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