解释随机森林和决策树之间的区别.
决策树是机器学习中使用的基于树的模型,在该模型中,数据根据特定条件在节点上被分割,以以输入特征为基础,以最大限度地将目标变量中的类分离.这是分类和回归任务的简单而强大的方法.另一方面,随机森林是由多个决策树的组合组成的集合学习方法,每个树都基于一个引导数据集 (随机采集原始训练数据的替代) 构建,并随机选择每个节点分离的特征. 单个决策树的预测结果然后通过采用分类模式和回归任务的平均值来聚合,以产生最终输出.在森林中,决策树和决策树之间的主要差异是,当一个单一模型利用所有预测功能来生成一个组,由于选择一个单一的随机决策树的预测和预测结果,平均比单一组的预测结果更小,而随机决策树的预测结果通常会比单一组的预测结果更准确.