随机森林与决策树：随机森林与决策树的区别

最近的进步为多种算法的发展铺平了道路。 这些新的和惊人的算法已经让数据着火了。 它们有助于有效地处理数据并做出决策。 由于世界正在处理互联网热潮。 几乎所有东西都在互联网上。 为了处理这些数据，我们需要严格的算法来做出决策和解释。 现在，在存在大量算法的情况下，选择最适合的算法是一项艰巨的任务。

大多数组织都广泛使用决策算法。 他们必须每隔一小时就做出一些琐碎和重大的决定。 通过分析选择哪种材料来获得高总面积，后端正在做出决定。 最近 python 和 ML 的进步推动了处理数据的标准。 因此，数据大量存在。 阈值取决于组织。 有两种广泛使用的主要决策算法。 决策树和随机森林 - 听起来很熟悉，对吧？

树木和森林！

让我们用一个简单的例子来探讨一下。

假设您必须购买一包卢比。 10块甜饼干。 现在，您必须从几个饼干品牌中选择一个。

你选择一个决策树算法。 现在，它将检查卢比。 10包，很甜。 它可能会选择最畅销的饼干。 您将决定购买卢比。 10块巧克力饼干。 你很快乐！

但是你的朋友使用了随机森林算法。 现在，他已经做出了几个决定。 此外，选择多数决定。 他选择了各种草莓、香草、蓝莓和橙子口味。 他检查了一个特定的卢比。 10 包比原来的多送达 3 个单位。 它是在香草巧克力中供应的。 他买了那个香草巧克力饼干。 他是最快乐的，而你却为你的决定感到后悔。

加入来自世界顶级大学的机器学习在线课程——硕士、高管研究生课程和 ML 和 AI 高级证书课程，以加快您的职业生涯。

决策树和随机森林有什么区别？

1. 决策树

资源

决策树是一种用于机器学习的监督学习算法。 它在分类和回归算法中运行。 顾名思义，它就像一棵有节点的树。 分支取决于标准的数量。 它将数据拆分成这样的分支，直到达到阈值单位。 决策树有根节点、子节点和叶节点。

递归用于遍历节点。 您不需要其他算法。 它可以准确地处理数据，并且最适合线性模式。 它可以轻松处理大数据并且花费更少的时间。

它是如何工作的？

1.拆分

数据在提供给决策树时，会在分支下分成不同的类别。

必读：朴素贝叶斯分类器：优点和缺点，应用程序和类型解释

2. 修剪

修剪是进一步切碎这些树枝。 它作为一种分类来以更好的方式补贴数据。 就像我们说修剪多余部分的方式一样，它的工作原理是一样的。 到达叶节点，修剪结束。 它是决策树中非常重要的一部分。

3. 树木的选择

现在，您必须选择可以顺利处理数据的最佳树。

以下是需要考虑的因素：

4.熵

为了检查树的同质性，需要推断熵。 如果熵为零，则它是同质的； 否则不是。

5. 知识增益

一旦熵减少，就获得了信息。 此信息有助于进一步拆分分支。

• 您需要计算熵。
• 根据不同的标准拆分数据
• 选择最佳信息。

树的深度是一个重要方面。 深度告诉我们在得出结论之前需要做出多少决定。 浅深度树在决策树算法中表现更好。

决策树的优缺点

优点

1. 简单
2. 透明的过程
3. 处理数字和分类数据
4. 数据越大，结果越好
5. 速度

缺点

1. 可能过拟合
2. 修剪过程大
3. 优化无保证
4. 复杂的计算
5. 偏转高

结帐：机器学习模型解释

2. 随机森林

资源

它也用于监督学习，但非常强大。 它的使用非常广泛。 基本区别在于它不依赖于单一的决定。 它根据几个决定组合随机决定，并根据多数做出最终决定。

它不搜索最佳预测。 相反，它会做出多个随机预测。 因此，附加了更多的多样性，并且预测变得更加平滑。

您可以推断随机森林是多个决策树的集合！

Bagging 是在决策并行工作时建立随机森林的过程。

1. 装袋

• 取一些训练数据集
• 制作决策树
• 重复该过程一段时间
• 现在进行主要投票。 获胜的是您的决定。

2. 自举

自举是从训练数据中随机选择样本。 这是一个随机程序。

一步步

• 随机选择条件

• 计算根节点

• 分裂

• 重复

• 你得到一片森林

阅读：朴素贝叶斯解释

随机森林的优缺点

优点

1. 功能强大且高度准确
2. 无需标准化
3. 可以同时处理多个功能
4. 以并行方式运行树

缺点

1. 他们有时偏向于某些特征
2. 慢
3. 不能用于线性方法
4. 对高维数据更糟

结论

与随机森林相比，决策树非常容易。 决策树组合了一些决策，而随机森林组合了几个决策树。 因此，这是一个漫长而缓慢的过程。

然而，决策树在大型数据集（尤其是线性数据集）上运行速度快且易于操作。 随机森林模型需要严格的训练。 当您尝试建立一个项目时，您可能需要多个模型。 因此，大量的随机森林，更多的时间。

这取决于您的要求。 如果您在模型上工作的时间较少，那么您一定会选择决策树。 然而，稳定性和可靠的预测在随机森林的篮子中。

如果您有热情并想了解更多关于人工智能的信息，您可以参加IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和深度学习 PG 文凭，该文凭提供 400 多个小时的学习、实践课程、工作帮助等等。