Знайте разницу между деревом решений и случайным лесом в машинном обучении

Дерево решений

Дерево решений — это древовидный алгоритм, используемый для принятия решений и прогнозирования. Это древовидная структура, похожая на блок-схему, где каждый внутренний узел представляет функцию (или атрибут), каждая ветвь представляет правило принятия решения, а каждый конечный узел представляет результат.

Алгоритм дерева решений начинается с одного корневого узла, который представляет весь набор данных. Затем корневой узел разделяется на два или более дочерних узла в зависимости от значений функции или атрибута, которые он представляет. Процесс разделения корневого узла продолжается рекурсивно для каждого дочернего узла, пока не будет достигнут конечный узел.

Алгоритм дерева решений можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Для классификации дерево строится с категориальной целевой переменной, и каждый конечный узел представляет собой метку класса. Для регрессии дерево строится с непрерывной целевой переменной, и каждый конечный узел представляет прогнозируемое значение.

Алгоритм дерева решений работает, выбирая функцию или атрибут, который лучше всего разбивает данные на подмножества, чтобы подмножества были максимально чистыми. В качестве корневого узла выбирается функция или атрибут, которые приводят к наиболее чистым подмножествам. Процесс выбора признака и разделения узла рекурсивно повторяется для каждого дочернего узла, пока не будет достигнут критерий остановки.

Одним из преимуществ деревьев решений является то, что их легко интерпретировать и понимать. Однако деревья решений также склонны к переоснащению, что означает, что они могут плохо обобщать новые данные. Чтобы преодолеть эту проблему, деревья решений можно комбинировать с другими алгоритмами, такими как случайные леса, для повышения общей производительности модели.

Вот общий план алгоритма:

  1. Выберите функцию, которая лучше всего разбивает набор данных на подмножества, чтобы подмножества были максимально чистыми. Функция, которая приводит к наиболее чистым подмножествам, выбирается в качестве корневого узла.
  2. Разделите набор данных на подмножества на основе значений выбранного объекта. Затем каждое подмножество передается в качестве входных данных на следующий уровень дерева.
  3. Повторите шаги 1 и 2 рекурсивно для каждого подмножества, пока не будет достигнут критерий остановки. Критерий остановки может быть основан на максимальной глубине дерева, минимальном количестве выборок на листовой узел или максимальном количестве конечных узлов.
  4. Для задач классификации каждый конечный узел представляет собой метку класса. Для задач регрессии каждый конечный узел представляет прогнозируемое значение.
  5. Дерево решений можно обрезать, чтобы улучшить его обобщение, удалив ветви, которые не дают большого прироста информации.

Алгоритм использует жадную стратегию, что означает, что на каждом этапе он выбирает функцию, которая даст наибольший прирост информации, чтобы разделить данные на самые чистые подмножества. Существуют различные критерии выбора функции, такие как Джини, энтропия и ошибка классификации, которые можно выбрать в зависимости от проблемы.

Окончательное дерево может быть визуализировано и понято людьми, что делает его хорошей моделью для интерпретации взаимосвязи между входными и выходными функциями. Однако деревья решений также склонны к переоснащению, что означает, что они могут плохо обобщать новые данные. Чтобы преодолеть эту проблему, деревья решений можно комбинировать с другими алгоритмами, такими как случайные леса, для повышения общей производительности модели.

Случайный лес

Случайный лес — это ансамблевый метод обучения для классификации, регрессии и других задач, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения и вывода класса, который является режимом классов (классификация) или средним предсказанием (регрессия) индивидуума. деревья.

Случайный лес — это совокупность деревьев решений. Он объединяет несколько деревьев решений для повышения общей производительности модели. Каждое дерево в случайном лесу строится с использованием другого подмножества данных и другого подмножества функций. Этот процесс называется начальной загрузкой и помогает уменьшить дисперсию модели и улучшить ее обобщение.

Когда новая выборка передается в случайный лес для прогнозирования, каждое дерево в лесу дает прогноз, и окончательный прогноз делается путем использования режима прогнозов всех деревьев (для классификации) или путем получения среднего значения прогнозов. всех деревьев (для регрессии).

Одной из ключевых особенностей случайных лесов является то, что они менее подвержены переоснащению, чем отдельные деревья решений. Комбинируя несколько деревьев решений, случайные леса уменьшают проблему переобучения, которая присутствует в отдельных деревьях решений. Случайные леса также более точны, чем отдельные деревья решений, и более устойчивы к шуму и выбросам в данных.

Кроме того, Random Forest может хорошо обрабатывать многомерные пространства, категориальные переменные и пропущенные значения, что делает их отличным вариантом для многих наборов данных. Но это менее интерпретируемо, чем дерево решений, трудно понять взаимосвязь между входными и выходными характеристиками.

Вот общий план алгоритма:

  1. Выберите случайное подмножество данных с заменой (самозагрузкой) для обучения каждого дерева решений.
  2. Для каждого дерева решений выберите случайное подмножество функций, которые следует учитывать при каждом разделении.
  3. Обучите дерево решений для каждого подмножества данных и функций.
  4. Объедините прогнозы отдельных деревьев, взяв режим прогнозов для задач классификации и среднее значение прогнозов для задач регрессии.
  5. Окончательное решение основывается на большинстве голосов ансамбля деревьев решений.

Создавая несколько деревьев решений с использованием разных подмножеств данных и функций, случайные леса уменьшают проблему переобучения, которая присутствует в отдельных деревьях решений. Это одна из ключевых особенностей алгоритма Random Forest. Кроме того, Random Forest может хорошо обрабатывать многомерные пространства, категориальные переменные и пропущенные значения, что делает их отличным вариантом для многих наборов данных.

Как недостаток, Random Forest менее интерпретируем, чем дерево решений, трудно понять взаимосвязь между входными и выходными функциями. Однако он обеспечивает более высокую точность и надежность, чем одиночное дерево решений.

Разница

Дерево решений и случайный лес — это древовидные алгоритмы, используемые для принятия решений и прогнозирования. Однако между ними есть некоторые ключевые различия:

Дерева решений:

  • Дерево решений представляет собой древовидную структуру, похожую на блок-схему, где каждый внутренний узел представляет функцию (или атрибут), каждая ветвь представляет правило принятия решения, а каждый конечный узел представляет результат.
  • Деревья решений склонны к переоснащению, что означает, что они могут плохо обобщать новые данные.
  • Деревья решений просты для понимания и интерпретации, но они не так точны, как другие алгоритмы.

Случайный лес:

  • Случайный лес — это совокупность деревьев решений. Он объединяет несколько деревьев решений для повышения общей производительности модели.
  • Комбинируя несколько деревьев решений, случайные леса уменьшают проблему переобучения, которая присутствует в отдельных деревьях решений.
  • Случайные леса более точны, чем отдельные деревья решений, а также более устойчивы к шуму и выбросам в данных.
  • Случайный лес менее интерпретируем, чем дерево решений, трудно понять взаимосвязь между входными и выходными функциями.

Заключение

Таким образом, деревья решений просты, легки для понимания и интерпретации, но они склонны к переоснащению. С другой стороны, случайные леса более точны и надежны, но менее интерпретируемы.