隨機森林與決策樹：隨機森林與決策樹的區別

最近的進步為多種算法的發展鋪平了道路。 這些新的和驚人的算法已經讓數據著火了。 它們有助於有效地處理數據並做出決策。 由於世界正在處理互聯網熱潮。 幾乎所有東西都在互聯網上。 為了處理這些數據，我們需要嚴格的算法來做出決策和解釋。 現在，在存在大量算法的情況下，選擇最適合的算法是一項艱鉅的任務。

大多數組織都廣泛使用決策算法。 他們必須每隔一小時就做出一些瑣碎和重大的決定。 通過分析選擇哪種材料來獲得高總面積，後端正在做出決定。 最近 python 和 ML 的進步推動了處理數據的標準。 因此，數據大量存在。 閾值取決於組織。 有兩種廣泛使用的主要決策算法。 決策樹和隨機森林 - 聽起來很熟悉，對吧？

樹木和森林！

讓我們用一個簡單的例子來探討一下。

假設您必須購買一包盧比。 10塊甜餅乾。 現在，您必須從幾個餅乾品牌中選擇一個。

你選擇一個決策樹算法。 現在，它將檢查盧比。 10包，很甜。 它可能會選擇最暢銷的餅乾。 您將決定購買盧比。 10塊巧克力餅乾。 你很快樂！

但是你的朋友使用了隨機森林算法。 現在，他已經做出了幾個決定。 此外，選擇多數決定。 他選擇了各種草莓、香草、藍莓和橙子口味。 他檢查了一個特定的盧比。 10 包比原來的多送達 3 個單位。 它是在香草巧克力中供應的。 他買了那個香草巧克力餅乾。 他是最快樂的，而你卻為你的決定感到後悔。

加入來自世界頂級大學的機器學習在線課程——碩士、高管研究生課程和 ML 和 AI 高級證書課程，以加快您的職業生涯。

決策樹和隨機森林有什麼區別？

1. 決策樹

資源

決策樹是一種用於機器學習的監督學習算法。 它在分類和回歸算法中運行。 顧名思義，它就像一棵有節點的樹。 分支取決於標準的數量。 它將數據拆分成這樣的分支，直到達到閾值單位。 決策樹有根節點、子節點和葉節點。

遞歸用於遍歷節點。 您不需要其他算法。 它可以準確地處理數據，並且最適合線性模式。 它可以輕鬆處理大數據並且花費更少的時間。

它是如何工作的？

1.拆分

數據在提供給決策樹時，會在分支下分成不同的類別。

必讀：樸素貝葉斯分類器：優點和缺點，應用程序和類型解釋

2. 修剪

修剪是進一步切碎這些樹枝。 它作為一種分類來以更好的方式補貼數據。 就像我們說修剪多餘部分的方式一樣，它的工作原理是一樣的。 到達葉節點，修剪結束。 它是決策樹中非常重要的一部分。

3. 樹木的選擇

現在，您必須選擇可以順利處理數據的最佳樹。

以下是需要考慮的因素：

4.熵

為了檢查樹的同質性，需要推斷熵。 如果熵為零，則它是同質的； 否則不是。

5. 知識增益

一旦熵減少，就獲得了信息。 此信息有助於進一步拆分分支。

• 您需要計算熵。
• 根據不同的標準拆分數據
• 選擇最佳信息。

樹的深度是一個重要方面。 深度告訴我們在得出結論之前需要做出多少決定。 淺深度樹在決策樹算法中表現更好。

決策樹的優缺點

優點

1. 簡單
2. 透明的過程
3. 處理數字和分類數據
4. 數據越大，結果越好
5. 速度

缺點

1. 可能過擬合
2. 修剪過程大
3. 優化無保證
4. 複雜的計算
5. 偏轉高

結帳：機器學習模型解釋

2. 隨機森林

資源

它也用於監督學習，但非常強大。 它的使用非常廣泛。 基本區別在於它不依賴於單一的決定。 它根據幾個決定組合隨機決定，並根據多數做出最終決定。

它不搜索最佳預測。 相反，它會做出多個隨機預測。 因此，附加了更多的多樣性，並且預測變得更加平滑。

您可以推斷隨機森林是多個決策樹的集合！

Bagging 是在決策並行工作時建立隨機森林的過程。

1. 裝袋

• 取一些訓練數據集
• 製作決策樹
• 重複該過程一段時間
• 現在進行主要投票。 獲勝的是您的決定。

2. 自舉

自舉是從訓練數據中隨機選擇樣本。 這是一個隨機程序。

一步步

• 隨機選擇條件

• 計算根節點

• 分裂

• 重複

• 你得到一片森林

閱讀：樸素貝葉斯解釋

隨機森林的優缺點

優點

1. 功能強大且高度準確
2. 無需標準化
3. 可以同時處理多個功能
4. 以並行方式運行樹

缺點

1. 他們有時偏向於某些特徵
2. 慢
3. 不能用於線性方法
4. 對高維數據更糟

結論

與隨機森林相比，決策樹非常容易。 決策樹組合了一些決策，而隨機森林組合了幾個決策樹。 因此，這是一個漫長而緩慢的過程。

然而，決策樹在大型數據集（尤其是線性數據集）上運行速度快且易於操作。 隨機森林模型需要嚴格的訓練。 當您嘗試建立一個項目時，您可能需要多個模型。 因此，大量的隨機森林，更多的時間。

這取決於您的要求。 如果您在模型上工作的時間較少，那麼您一定會選擇決策樹。 然而，穩定性和可靠的預測在隨機森林的籃子中。

如果您有熱情並想了解更多關於人工智能的信息，您可以參加IIIT-B 和 upGrad 的機器學習和深度學習 PG 文憑，該文憑提供 400 多個小時的學習、實踐課程、工作幫助等等。