Was sind die Unterschiede zwischen Entscheidungsbaumalgorithmen und zufälligen Wäldern im maschinellen Lernen?
Die Entscheidungsbäume und die zufälligen Wälder sind zwei der am häufigsten verwendeten Algorithmen des maschinellen Lernens, und obwohl sie einige Ähnlichkeiten teilen, stellen sie auch einige wichtige Unterschiede dar: die Art des Modells: Die Entscheidungsbäume sind eine Art maschinelles Lernenmodell, das durch die Erstellung eines Entscheidungsbaumes auf der Grundlage von Merkmalen und Variablen des Datensatzes arbeitet. Andererseits sind die zufälligen Wälder eine Reihe von Entscheidungsbäumen, die die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern. Ausbildung: Die Entscheidungsbäume trainieren Vorhersagen anhand einer Reihe von Daten. Die zufälligen Wälder hingegen trainieren mit mehreren Teilmengen der Trainingsdaten. Entscheidungsbildungsprozess: Die Entscheidungsbäume treffen Vorhersagen nach einem sequentiellen Weg von der Wurzel des Baumes zu den Blättern, während die einzelnen Bäume eine Vorhersage treffen, die Entscheidungen mehrerer Entscheidungsbäume kombiniert. Empfindlichkeit zur Überanpassung: Die Entscheidungsbäume können anfällig für Überanpassung sein, wenn sie die Mehrfachbaum-Trainingsdaten einbringen können. Andererseits sind die dynamischen Entscheidungen der Entscheidungsentscheidung abhängiger als die Entscheidungsbäume.