随机森林与决策树的区别

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你有没有想过计算机是如何进行决策的？算法是一种它们经常使用的专业工具。随机森林和决策树是两种广受欢迎的用于确定决策的算法。让我们来研究一下它们及其功能。

介绍

当您探索机器学习的世界时，您可能会遇到“决策树”和“随机森林”之类的术语。这两种方法都被广泛用于数据驱动的预测。但是，它们究竟是什么，它们又有什么不同之处呢？即使您不熟悉这个主题，您也应该能够理解其主要原理，因为我们将在本文中简化并更容易地理解这些概念。我们将从基础知识开始，解释关键词，然后使用易于理解的图表来比较这两种方法。

什么是决策树？

想象一下，您在一个电子游戏中面临十字路口，您必须做出选择：向左走还是向右走。每个决定都有不同的结果。这就是决策树的作用，它是一个根据各种选项或情况划分成分支的模型，以帮助您做出决策。简单来说，决策树是一种使用流程图状结构的工具，其中

• 每个“节点”（就像游戏中的检查点）代表一个问题或条件。
• 每个“分支”（类似于不同的游戏路径）表示一个潜在的解决方案或结果。
• “叶子”是每个分支末端的最终结果，它们反映了树所做的判断或预测。

示例

假设您想根据天气决定穿什么。您的决策树可能如下所示：

在下雨吗？

• 是：穿雨衣。
• 否：冷吗？
• 是：穿夹克。
• 否：穿T恤。

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什么是随机森林？

现在，想象一下，您不是独自玩游戏，而是和一群朋友一起玩。每个朋友在每个十字路口都会做出自己的决定，最后，你们投票决定走哪条路。这类似于随机森林的操作。随机森林是许多决策树的集合，它们共同工作以做出更准确的预测。这类似于询问多位专家，而不是只询问一个人。森林中的每一棵树都会提供一个预测，最终的决定由大多数树做出。

示例

考虑一下，问100个人他们认为你是否应该穿T恤、夹克或雨衣。在听取了每个朋友的意见后，你遵循共识。这类似于随机森林的操作。

为什么使用随机森林而不是单个决策树？

单个决策树有时会犯错误，尤其是在它处理的数据复杂或没有清晰模式的情况下。通过使用多棵树（森林），随机森林可以“平均”这些错误并做出更可靠的预测。

关键术语定义

• 节点：定义的节点是在决策树中提出问题的位置。
• 分支：决策树路线，象征着对问题的回答。
• 叶子：分支末端的最终输出或决策。
• 模型：用于根据数据进行预测的工具或算法。
• 预测：模型建议的决策或结果。

决策树和随机森林的区别

让我们使用简单的表格来检查随机森林和决策树之间的区别

方面	决策树	随机森林
基本结构	一棵单一的树，通过根据特定条件或特征将数据分成分支来做出决策。	多棵决策树的集合，每棵树做出自己的决策，最终输出基于所有树的多数投票或平均值。
易于理解	易于解释和可视化。流程图状结构直观易懂，便于初学者掌握。	更复杂，更难以解释，因为它涉及许多树共同工作。它并不像可视化或解释那样简单。
计算时间	训练和预测速度更快，因为它只使用一棵树。适用于更简单场景中的实时预测。	训练和预测速度较慢，因为它涉及多棵树。需要更多的计算资源，使其不太适合复杂场景中的实时预测。
处理过拟合	容易过拟合，特别是如果树变得太深并且对训练数据过于特定。这意味着它在新的、未见的数据上可能表现不佳。	由于多棵树的平均效应，不易过拟合。树木之间的多样性有助于更好地泛化到新数据。
准确性	准确性会根据树的深度和质量而变化。在复杂的数据集上通常不太准确。	通常更准确和更鲁棒，因为它聚合了多棵树的预测，减少了个体树所犯错误的影响。
特征重要性	可以根据其重要性自然地对特征进行排序，因为它清楚地显示了哪个特征划分数据并导致决策。	通过对所有树进行平均，减少对任何单个特征的偏差，从而提供更可靠的特征重要性度量。
处理缺失数据	需要显式处理缺失数据，例如插补或使用诸如代理分裂之类的技术。	可以通过基于不同数据子集跨树进行拆分来更有效地处理缺失数据，通常不需要复杂的预处理。
处理不平衡数据	难以处理不平衡数据，因为它可能会偏向多数类，导致预测偏差。	通过使用诸如自举和分层抽样之类的技术来更好地处理不平衡数据，以确保在决策过程中更平衡的表示。
可扩展性	适用于小型到中型数据集，但随着数据集大小的增加，性能可能会下降。	更好地扩展到大型数据集，因为树的构建和预测的并行性质可以利用现代计算资源。
速度	训练速度更快	由于多棵树，训练速度较慢
复杂性	简单易懂	由于多棵树而更加复杂
稳定性	对数据变化敏感	由于平均而更稳定
预测时间	预测速度更快	预测速度较慢
用例示例	适用于可解释性至关重要的任务，例如信用评分、简单的决策过程或医疗诊断（其中理解决策路径很重要）。	非常适合复杂任务，例如图像分类、推荐系统以及准确性和稳健性比可解释性更重要的其他场景。
调整参数	需要调整的超参数很少，例如树的深度、分裂标准和每个叶子的最小样本数，使其更容易优化。	需要调整更多的超参数，包括树的数量、每棵树的最大特征和树的深度，这可以使模型更灵活，但也更难以优化。
并行处理	通常不能从并行处理中受益，因为它是一棵单一的树。	自然地受益于并行处理，因为森林中的每棵树都可以独立地生长和评估。
预测能力	可能难以处理数据中高度复杂的关系，因为它一次只基于一个特征进行拆分。	由于多个树的集成，更好地捕捉特征之间复杂的关系和交互作用，这些树考虑了数据的各个方面。

它们是如何工作的？

决策树示例

• 从一个问题开始：“是阴天吗？”
• 分支：如果是，则继续下一个查询：“可能会下雨吗？”
• 做出决定：如果是，则决定是“带伞”。

随机森林示例

• 创建多个决策树：每棵树可以提出不同的问题，例如“刮风吗？”或“是什么季节？”
• 每棵树做出一个决定：根据树的不同，您可能想带伞也可能不想带伞。
• 投票：最终决定基于所有树的多数投票。

概念可视化

决策树可视化

随机森林可视化

关于随机森林与决策树的常见问题

问：与决策树相比，为什么随机森林被认为更准确？

答：因为它通过组合多棵树的决策来减少出错的可能性。

问：你能可视化随机森林吗？

A: 随机森林包含许多树，难以可视化。但其核心概念是，每棵树的功能类似于决策树，最终的决策是通过累加每棵树的结果来确定的。

Q: 我可以对任何类型的数据使用随机森林吗？

A: 可以，随机森林可以处理数值数据和分类数据。

结论

对于任何对机器学习感兴趣的人来说，理解决策树和随机森林之间的区别至关重要。尽管决策树简单易懂，但随机森林具有更高的准确性和可靠性。 通过理解这些概念，您现在拥有了进一步探索机器学习和数据科学的坚实基础。您可以开始使用决策树（更简单的模型）或随机森林（更复杂的模型）来利用数据做出更明智的预测。