Diferența dintre arborele decizional și pădurea aleatorie

Un arbore de decizie combină unele decizii, în timp ce o pădure aleatorie combină mai mulți arbori de decizie. Astfel, este un proces lung, dar lent. În timp ce, un arbore de decizie este rapid și funcționează cu ușurință pe seturi mari de date, în special pe cel liniar. Modelul forestier aleatoriu are nevoie de o instruire riguroasă.

1. Care este diferența dintre arborele de decizie pădure aleatorie și creșterea gradientului?
2. Random Forest este întotdeauna mai bun decât arborele decizional?
3. Care este diferența dintre SVM și pădurea aleatorie?
4. Câți copaci de decizie sunt într-o pădure aleatorie?
5. Este XGBoost mai rapid decât pădurea aleatorie?
6. Este mai bun decât pădurea întâmplătoare?
7. Care sunt dezavantajele arborilor de decizie?
8. Random Forest este cel mai bun?
9. Interpretabilitatea crește după utilizarea pădurilor aleatorii?
10. De ce folosim pădure aleatorie?
11. Este învățarea profundă a pădurilor aleatorii?
12. Ceea ce este mai bine SVM sau Knn?

Care este diferența dintre arborele de decizie pădure aleatorie și creșterea gradientului?

La fel ca pădurile aleatorii, creșterea gradientului este un set de arbori de decizie. Cele două diferențe principale sunt: ​​... Combinarea rezultatelor: pădurile aleatorii combină rezultatele la sfârșitul procesului (prin medie sau „reguli majoritare”) în timp ce creșterea gradientului combină rezultatele pe parcurs.

Random Forest este întotdeauna mai bun decât arborele decizional?

Pădurile aleatorii constau din mai mulți copaci singuri, fiecare pe baza unui eșantion aleatoriu de date de formare. Ele sunt de obicei mai precise decât arborii de decizie unică. Următoarea figură arată limita deciziei devine mai precisă și stabilă pe măsură ce se adaugă mai mulți copaci.

Care este diferența dintre SVM și pădurea aleatorie?

Pentru o problemă de clasificare Random Forest vă oferă probabilitatea de a face parte din clasă. SVM vă oferă distanță până la limită, trebuie totuși să o convertiți în probabilitate cumva dacă aveți nevoie de probabilitate. ... SVM vă oferă „vectori de suport”, adică puncte din fiecare clasă cea mai apropiată de limita dintre clase.

Câți copaci de decizie sunt într-o pădure aleatorie?

În conformitate cu acest articol din linkul atașat, acestea sugerează că o pădure aleatorie ar trebui să aibă un număr de copaci între 64 - 128 de copaci. Cu aceasta, ar trebui să aveți un echilibru bun între ROC AUC și timpul de procesare.

Este XGBoost mai rapid decât pădurea aleatorie?

Deși atât pădurile aleatorii, cât și copacii de creștere sunt predispuși la supraalimentare, modelele de intensificare sunt mai predispuse. Pădurile aleatorii construiesc copaci în paralel și, prin urmare, sunt rapide și, de asemenea, eficiente. ... XGBoost ¹, o bibliotecă de creștere a gradientului, este destul de faimoasă pe kaggle ² pentru rezultate mai bune.

Este mai bun decât pădurea întâmplătoare?

Rezultatele arată că arborele Adaboost poate oferi o precizie de clasificare mai mare decât pădurea aleatorie în setul de date multisemporal multisurse, în timp ce acesta din urmă ar putea fi mai eficient în calcul.

Care sunt dezavantajele arborilor de decizie?

Dezavantaje ale arborilor de decizie:

• Acestea sunt instabile, ceea ce înseamnă că o mică modificare a datelor poate duce la o schimbare mare în structura arborelui de decizie optim.
• Ele sunt adesea relativ inexacte.

Random Forest este cel mai bun?

Concluzie. Random Forest este un algoritm excelent, atât pentru problemele de clasificare, cât și pentru cele de regresie, pentru a produce un model predictiv. Hiperparametrele sale implicite dau deja rezultate extraordinare, iar sistemul este excelent pentru a evita supraadaptarea. Mai mult, este un indicator destul de bun al importanței pe care o acordă caracteristicilor tale.

Interpretabilitatea crește după utilizarea pădurilor aleatorii?

Arborii de decizie, așa cum știm, pot fi transformați cu ușurință în reguli care sporesc interpretarea umană a rezultatelor și explică de ce a fost luată o decizie.

De ce folosim pădure aleatorie?

Pădurea aleatorie este un algoritm de învățare automată flexibil, ușor de utilizat, care produce, chiar și fără reglarea hiper-parametrilor, de cele mai multe ori un rezultat excelent. Este, de asemenea, unul dintre cei mai utilizați algoritmi, datorită simplității și diversității sale (poate fi utilizat atât pentru sarcini de clasificare, cât și pentru regresie).

Este învățarea profundă a pădurilor aleatorii?

Atât rețeaua de pădure aleatorie, cât și rețelele neuronale sunt tehnici diferite care învață diferit, dar pot fi utilizate în domenii similare. Random Forest este o tehnică de învățare automată, în timp ce rețelele neuronale sunt exclusive pentru Deep Learning.

Ceea ce este mai bine SVM sau Knn?

SVM are grijă de valori mai bune decât KNN. Dacă datele de antrenament sunt mult mai mari decât nu. de caracteristici (m>>n), KNN este mai bun decât SVM. SVM depășește KNN atunci când există caracteristici mari și date de antrenament mai mici.