Случайный лес против дерева решений: разница между случайным лесом и деревом решений

Недавние достижения привели к появлению множества алгоритмов. Эти новые и яркие алгоритмы подожгли данные. Они помогают эффективно обрабатывать данные и принимать с ними решения. Так как мир имеет дело с интернет-загулом. Почти все есть в интернете. Чтобы обрабатывать такие данные, нам нужны строгие алгоритмы для принятия решений и интерпретаций. Теперь, при наличии широкого списка алгоритмов, выбрать наиболее подходящий — непростая задача.

Алгоритмы принятия решений широко используются большинством организаций. Им приходится принимать тривиальные и важные решения каждый час. После анализа того, какой материал выбрать для получения больших валовых площадей, решение принимается на бэкэнде. Недавние достижения Python и ML подняли планку для обработки данных. Таким образом, данные присутствуют в огромных объемах. Порог зависит от организации. Широко используются два основных алгоритма принятия решений. Дерево решений и случайный лес — звучит знакомо, не так ли?

Деревья и леса!

Давайте рассмотрим это на простом примере.

Предположим, вам нужно купить пакет стоимостью рупий. 10 сладких бисквитов. Теперь вам нужно выбрать одну из нескольких марок печенья.

Вы выбираете алгоритм дерева решений. Теперь он проверит рупий. 10 пакетов, что сладко. Он выберет, вероятно, самое продаваемое печенье. Вы решите пойти на рупий. 10 шоколадных бисквитов. Вы счастливы!

Но ваш друг использовал алгоритм случайного леса. Теперь он принял несколько решений. Далее, выбирая решение большинства. Он выбирает среди различных вкусов клубники, ванили, черники и апельсина. Он проверяет, что конкретный Rs. 10 пакет прослужил на 3 единицы больше, чем исходный. Подали в ванильном шоколаде. Он купил это ванильное шоколадное печенье. Он самый счастливый, а вам остается сожалеть о своем решении.

Присоединяйтесь к онлайн-курсу по машинному обучению от лучших университетов мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой программе сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

В чем разница между деревом решений и случайным лесом?

1. Дерево решений

Источник

Дерево решений — это алгоритм контролируемого обучения, используемый в машинном обучении. Он работал как в алгоритмах классификации, так и в алгоритмах регрессии. Как следует из названия, это дерево с узлами. Ветви зависят от количества критериев. Он разбивает данные на подобные ветки, пока не достигнет пороговой единицы. Дерево решений имеет корневые узлы, дочерние узлы и конечные узлы.

Рекурсия используется для обхода узлов. Вам не нужен другой алгоритм. Он точно обрабатывает данные и лучше всего работает с линейным шаблоном. Он легко обрабатывает большие данные и занимает меньше времени.

Как это работает?

1. Разделение

Данные, предоставленные дереву решений, подвергаются разбиению на различные категории в рамках ветвей.

Обязательно прочтите: наивный байесовский классификатор: плюсы и минусы, объяснение приложений и типов

2. Обрезка

Обрезка – это измельчение этих ветвей. Он работает как классификация для лучшего субсидирования данных. Мол, так же, как мы говорим об обрезке лишних частей, это работает так же. Листовой узел достигнут, и обрезка заканчивается. Это очень важная часть деревьев решений.

3. Выбор деревьев

Теперь вам нужно выбрать лучшее дерево, которое сможет без проблем работать с вашими данными.

Вот факторы, которые необходимо учитывать:

4. Энтропия

Чтобы проверить однородность деревьев, необходимо вывести энтропию. Если энтропия равна нулю, она однородна; иначе нет.

5. Получение знаний

Как только энтропия уменьшилась, информация получена. Эта информация помогает разделить ветви дальше.

• Вам нужно вычислить энтропию.
• Разделите данные по разным критериям
• Выбирайте лучшую информацию.

Глубина дерева является важным аспектом. Глубина информирует нас о количестве решений, которые необходимо принять, прежде чем мы придем к выводу. Деревья малой глубины работают лучше с алгоритмами дерева решений.

Преимущества и недостатки дерева решений

Преимущества

1. Легкий
2. Прозрачный процесс
3. Обработка как числовых, так и категориальных данных
4. Чем больше данных, тем лучше результат
5. Скорость

Недостатки

1. Может переобуваться
2. Процесс обрезки большой
3. Оптимизация негарантированная
4. Сложные расчеты
5. Прогиб высокий

Оформление заказа: объяснение моделей машинного обучения

2. Случайный лес

Источник

Он также используется для контролируемого обучения, но является очень мощным. Он очень широко используется. Основное отличие состоит в том, что он не зависит от единственного решения. Он собирает рандомизированные решения на основе нескольких решений и принимает окончательное решение на основе большинства.

Он не ищет лучшего прогноза. Вместо этого он делает несколько случайных прогнозов. Таким образом, прилагается больше разнообразия, и предсказание становится намного более плавным.

Вы можете сделать вывод, что случайный лес представляет собой набор нескольких деревьев решений!

Бэггинг — это процесс создания случайных лесов, в то время как решения работают параллельно.

1. Упаковка

• Возьмите некоторый набор обучающих данных
• Составьте дерево решений
• Повторяйте процесс в течение определенного периода
• Теперь возьмем основное голосование. Тот, который побеждает, — это ваше решение.

2. Начальная загрузка

Начальная загрузка — это случайный выбор образцов из обучающих данных. Это случайная процедура.

Шаг за шагом

• Условия случайного выбора

• Вычислить корневой узел

• Расколоть

• Повторить

• Вы получаете лес

Читайте : Объяснение наивного Байеса

Преимущества и недостатки случайного леса

Преимущества

1. Мощный и очень точный
2. Нет необходимости в нормализации
3. Может обрабатывать несколько функций одновременно
4. Запускайте деревья параллельно

Недостатки

1. Иногда они предвзяты к определенным функциям
2. Медленный
3. Не может использоваться для линейных методов
4. Хуже для многомерных данных

Заключение

Деревья решений очень просты по сравнению со случайным лесом. Дерево решений объединяет несколько решений, тогда как случайный лес объединяет несколько деревьев решений. Таким образом, это долгий процесс, но медленный.

Принимая во внимание, что дерево решений работает быстро и легко работает с большими наборами данных, особенно с линейными. Модель случайного леса нуждается в тщательном обучении. Когда вы пытаетесь создать проект, вам может понадобиться более одной модели. Таким образом, большое количество случайных лесов, больше времени.

Это зависит от ваших требований. Если у вас меньше времени для работы над моделью, вы обязаны выбрать дерево решений. Однако стабильность и надежные прогнозы — в корзине случайных лесов.

Если у вас есть страсть и вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, вы можете получить диплом IIIT-B & upGrad PG в области машинного обучения и глубокого обучения , который предлагает более 400 часов обучения, практические занятия, помощь в работе и многое другое.