何时在机器学习中使用决策树与随机森林

复杂算法的发展完全改变了数据处理和选择的方式。面对如此多的在线数据，高效的解释和决策工具变得至关重要。但是，选择最佳选项可能很困难，因为可以访问很多选项。本博客将介绍决策树和随机森林算法背后的思想，并比较两者。我们还将研究随机森林与选择树的好处。

决策树和随机森林算法

决策树是一种模型，它根据其特征的值递归划分数据，以使用树状结构预测目标变量。为了生成易于理解且有助于决策的精确树，该算法选择提供最显着信息增益或最佳拆分的特征。

随机森林（一种集成学习方法）中组合了多个决策树，以提高准确性并减少过度拟合。首先，它创建多个决策树，每个决策树都基于任意选择的特征和样本集合进行训练。然后，它结合所有树木的预测以得出最终预测。随机森林经常用于分类和回归任务，主要是在处理包含许多特征的高维数据集时。它们使模型更加稳健并减少方差。

何时使用每种算法

当可解释性至关重要，数据集很小，特征是分类或数字，有缺失值，并且您需要一个简单快速的模型时，决策树是一个不错的选择。在处理具有众多特征的广泛高维数据集时，尝试减少过度拟合并获得更准确的预测，以及面临分类或回归问题时，随机森林是一个合适的解决方案。

决策树与随机森林的比较

由于决策树需要更少的计算资源来构建和进行预测，因此决策树比随机森林更快。它们有助于开发简单的模型和探索性数据分析，因为它们也相当容易解释。但是，决策树容易过度拟合数据并受到异常的影响。

另一方面，随机森林是组合各种决策树的集成模型;因此，它们更难理解，但不太容易出现过度拟合和异常值。它们需要更长的时间来构建模型，并且需要更多的计算资源，但它们在准确性方面通常优于决策树，特别是对于具有众多特征的大型复杂数据集。

决策树和随机森林算法方法的差异

决策树和随机森林是引导式机器学习算法，但它们创建模型的方法不同。在满足停止条件之前，决策树会根据最大化信息增益的特征或最佳拆分标准递归地将数据集划分为更小的组。然后，可以使用生成的树结构进行预测。相比之下，随机森林结合了根据随机采样的数据子集和随机选择的特征子集训练的众多决策树。它被称为集成方法。最后，将所有树的预测组合在一起以产生最终预测，从而降低过度拟合的可能性并提高性能。

每种算法的优缺点

决策树算法优缺点

优点

• 简单的程序
• 可以处理数字数据和分类数据。
• 证据越多，结果越好。
• 速度
• 可以提出有意义的原则。
• 它具有无需大量计算即可进行分类的能力。
• 明确确定需要分类或预测的最关键区域。

缺点

• 也许过度拟合
• 大修剪程序
• 无保证的优化
• 复杂的计算
• 高挠度
• 它可能不太适合估计任务，特别是当确定连续属性的值是最终目标时。
• 更容易出现分类问题中的错误。
• 训练的计算成本可能很高。

随机森林算法优缺点

优点

• 强大且非常精确。
• 不需要规范化。
• 可以并行运行树。
• 一次管理多个功能。
• 可以执行分类和回归分配。
• 生成易于理解的准确预测。

缺点

• 他们喜欢特定的特征。有时。
• 慢：由于存在大量树木，随机森林算法对于实时预测可能会变得相对较慢且效率低下，这是其主要缺点之一。
• 不适合与线性技术一起使用。
• 对于广泛的维度数据，情况更糟。
• 最好选择替代技术，因为随机森林是一种预测建模工具，而不是描述性工具，特别是当您尝试描述数据中的关系时。

如何选择使用哪种算法

考虑数据集的大小和复杂性、模型的可解释性和性能，以及在决策树和随机森林之间进行选择以进行监督学习作业时过度拟合的风险。随机森林更适合具有许多特征和更高精度要求的复杂问题，而决策树更适合具有较少特征和简单可解释性的较小数据集。此外，由于随机森林的集成结构，过度拟合不太可能发生。

结论

总之，机器学习中决策树和随机森林之间的选择取决于数据集的大小和复杂性、可解释性、性能以及对过度拟合的担忧。虽然随机森林更适合具有许多特征和高精度要求的复杂问题，但决策树更适合较小的数据集和更直接的问题。在两者之间做出决定时，必须彻底考虑项目的独特要求和目标。