隨機森林與決策樹的區別

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你有沒有想過計算機是如何進行決策的？演算法是一種它們經常使用的專業工具。隨機森林和決策樹是兩種廣受歡迎的用於確定決策的演算法。讓我們來研究一下它們及其功能。

介紹

當您探索機器學習的世界時，您可能會遇到“決策樹”和“隨機森林”之類的術語。這兩種方法都被廣泛用於資料驅動的預測。但是，它們究竟是什麼，它們又有什麼不同之處呢？即使您不熟悉這個主題，您也應該能夠理解其主要原理，因為我們將在本文中簡化並更容易地理解這些概念。我們將從基礎知識開始，解釋關鍵詞，然後使用易於理解的圖表來比較這兩種方法。

什麼是決策樹？

想象一下，您在一個電子遊戲中面臨十字路口，您必須做出選擇：向左走還是向右走。每個決定都有不同的結果。這就是決策樹的作用，它是一個根據各種選項或情況劃分成分支的模型，以幫助您做出決策。簡單來說，決策樹是一種使用流程圖狀結構的工具，其中

• 每個“節點”（就像遊戲中的檢查點）代表一個問題或條件。
• 每個“分支”（類似於不同的遊戲路徑）表示一個潛在的解決方案或結果。
• “葉子”是每個分支末端的最終結果，它們反映了樹所做的判斷或預測。

示例

假設您想根據天氣決定穿什麼。您的決策樹可能如下所示：

在下雨嗎？

• 是：穿雨衣。
• 否：冷嗎？
• 是：穿夾克。
• 否：穿T恤。

什麼是隨機森林？

現在，想象一下，您不是獨自玩遊戲，而是和一群朋友一起玩。每個朋友在每個十字路口都會做出自己的決定，最後，你們投票決定走哪條路。這類似於隨機森林的操作。隨機森林是許多決策樹的集合，它們共同工作以做出更準確的預測。這類似於詢問多位專家，而不是隻詢問一個人。森林中的每一棵樹都會提供一個預測，最終的決定由大多數樹做出。

示例

考慮一下，問100個人他們認為你是否應該穿T恤、夾克或雨衣。在聽取了每個朋友的意見後，你遵循共識。這類似於隨機森林的操作。

為什麼使用隨機森林而不是單個決策樹？

單個決策樹有時會犯錯誤，尤其是在它處理的資料複雜或沒有清晰模式的情況下。透過使用多棵樹（森林），隨機森林可以“平均”這些錯誤並做出更可靠的預測。

關鍵術語定義

• 節點：定義的節點是在決策樹中提出問題的位置。
• 分支：決策樹路線，象徵著對問題的回答。
• 葉子：分支末端的最終輸出或決策。
• 模型：用於根據資料進行預測的工具或演算法。
• 預測：模型建議的決策或結果。

決策樹和隨機森林的區別

讓我們使用簡單的表格來檢查隨機森林和決策樹之間的區別

方面	決策樹	隨機森林
基本結構	一棵單一的樹，透過根據特定條件或特徵將資料分成分支來做出決策。	多棵決策樹的集合，每棵樹做出自己的決策，最終輸出基於所有樹的多數投票或平均值。
易於理解	易於解釋和視覺化。流程圖狀結構直觀易懂，便於初學者掌握。	更復雜，更難以解釋，因為它涉及許多樹共同工作。它並不像視覺化或解釋那樣簡單。
計算時間	訓練和預測速度更快，因為它只使用一棵樹。適用於更簡單場景中的即時預測。	訓練和預測速度較慢，因為它涉及多棵樹。需要更多的計算資源，使其不太適合複雜場景中的即時預測。
處理過擬合	容易過擬合，特別是如果樹變得太深並且對訓練資料過於特定。這意味著它在新的、未見的資料上可能表現不佳。	由於多棵樹的平均效應，不易過擬合。樹木之間的多樣性有助於更好地泛化到新資料。
準確性	準確性會根據樹的深度和質量而變化。在複雜的資料集上通常不太準確。	通常更準確和更魯棒，因為它聚合了多棵樹的預測，減少了個體樹所犯錯誤的影響。
特徵重要性	可以根據其重要性自然地對特徵進行排序，因為它清楚地顯示了哪個特徵劃分資料並導致決策。	透過對所有樹進行平均，減少對任何單個特徵的偏差，從而提供更可靠的特徵重要性度量。
處理缺失資料	需要顯式處理缺失資料，例如插補或使用諸如代理分裂之類的技術。	可以透過基於不同資料子集跨樹進行拆分來更有效地處理缺失資料，通常不需要複雜的預處理。
處理不平衡資料	難以處理不平衡資料，因為它可能會偏向多數類，導致預測偏差。	透過使用諸如自舉和分層抽樣之類的技術來更好地處理不平衡資料，以確保在決策過程中更平衡的表示。
可擴充套件性	適用於小型到中型資料集，但隨著資料集大小的增加，效能可能會下降。	更好地擴充套件到大型資料集，因為樹的構建和預測的並行性質可以利用現代計算資源。
速度	訓練速度更快	由於多棵樹，訓練速度較慢
複雜性	簡單易懂	由於多棵樹而更加複雜
穩定性	對資料變化敏感	由於平均而更穩定
預測時間	預測速度更快	預測速度較慢
用例示例	適用於可解釋性至關重要的任務，例如信用評分、簡單的決策過程或醫療診斷（其中理解決策路徑很重要）。	非常適合複雜任務，例如影像分類、推薦系統以及準確性和穩健性比可解釋性更重要的其他場景。
調整引數	需要調整的超引數很少，例如樹的深度、分裂標準和每個葉子的最小樣本數，使其更容易最佳化。	需要調整更多的超引數，包括樹的數量、每棵樹的最大特徵和樹的深度，這可以使模型更靈活，但也更難以最佳化。
並行處理	通常不能從並行處理中受益，因為它是一棵單一的樹。	自然地受益於並行處理，因為森林中的每棵樹都可以獨立地生長和評估。
預測能力	可能難以處理資料中高度複雜的關係，因為它一次只基於一個特徵進行拆分。	由於多個樹的整合，更好地捕捉特徵之間複雜的關係和互動作用，這些樹考慮了資料的各個方面。

它們是如何工作的？

決策樹示例

• 從一個問題開始：“是陰天嗎？”
• 分支：如果是，則繼續下一個查詢：“可能會下雨嗎？”
• 做出決定：如果是，則決定是“帶傘”。

隨機森林示例

• 建立多個決策樹：每棵樹可以提出不同的問題，例如“颳風嗎？”或“是什麼季節？”
• 每棵樹做出一個決定：根據樹的不同，您可能想帶傘也可能不想帶傘。
• 投票：最終決定基於所有樹的多數投票。

概念視覺化

決策樹視覺化

隨機森林視覺化

關於隨機森林與決策樹的常見問題

問：與決策樹相比，為什麼隨機森林被認為更準確？

答：因為它透過組合多棵樹的決策來減少出錯的可能性。

問：你能視覺化隨機森林嗎？

A: 隨機森林包含許多樹，難以視覺化。但其核心概念是，每棵樹的功能類似於決策樹，最終的決策是透過累加每棵樹的結果來確定的。

Q: 我可以對任何型別的資料使用隨機森林嗎？

A: 可以，隨機森林可以處理數值資料和分類資料。

結論

對於任何對機器學習感興趣的人來說，理解決策樹和隨機森林之間的區別至關重要。儘管決策樹簡單易懂，但隨機森林具有更高的準確性和可靠性。 透過理解這些概念，您現在擁有了進一步探索機器學習和資料科學的堅實基礎。您可以開始使用決策樹（更簡單的模型）或隨機森林（更復雜的模型）來利用資料做出更明智的預測。