随机森林与决策树的主要区别是什么?
随机树与决策树之间的主要区别在于它们的构建和运行.决策树是一个单一模型,它基于复发式二进制分割的原则运作.在每个分割时,它根据设定标准选择最佳预测变量,将数据分成两个分支.该过程重复到终止条件满足.它经常容易过度适应,因为它试图捕获训练数据中的所有变化.另一方面,随机树是一个由多个决策树组成的集成模型,每个决定树都基于训练数据的引导样本,使用随机选择在每个分割.所有树的预测结合在一起,以做最终预测,这显著减少和减轻过度适应的问题,使模型更强大和更稳固.总之,随机树和随机树都不同于多个选择的选择,通过选择随机树的特性和降低其从复杂数据中复杂的分类和回归,通过使用随机树的选择和减少其在训练数据中的特性.