概述
決策樹透過詢問一系列簡單的是/否問題（如流程圖）來進行預測。隨機森林結合了數百棵這樣的樹並讓它們投票，這更加準確和穩健。
決策樹和隨機森林位於核心人工智慧工具包。當你理解它時，其他人工智慧主題就變得更容易評估和比較。
深入探討
決策樹逐步分割資料：在每個節點，它選擇最能分離結果的特徵和閾值，然後分支，直到達到葉子的預測。樹之所以受歡迎，是因為它們易於閱讀；您可以準確追蹤做出決定的原因。它們的弱點是過度擬合，即深樹會記住雜訊並且對新資料的預測很差。隨機森林透過在資料的隨機子集（一種稱為裝袋的技術）和每次分割的特徵的隨機子集上訓練許多樹來解決這個問題。這些樹會犯不同的錯誤，因此對它們的投票進行平均可以抵消個別錯誤。其結果是表格資料最可靠、低調整的演算法之一，在深度學習之前被廣泛使用。
技術洞察
選擇每次分割都是為了最大限度地提高「純度」。分類樹最大限度地減少基尼雜質或熵；回歸樹最小化變異數（平方誤差）。隨機森林增加了兩個隨機性來源：引導採樣（每棵樹都會看到一個帶有替換的隨機樣本）和每次分割時的隨機特徵選擇。這使樹去相關，因此它們的平均預測的變異數比任何單棵樹低得多，而不會增加太多偏差。每棵樹的引導程式中留下的袋外樣本給出了內建的驗證估計。
掌握決策樹與隨機森林
決策樹透過詢問一系列簡單的是/否問題（如流程圖）來進行預測。隨機森林結合了數百棵這樣的樹並讓它們投票，這更加準確和穩健。決策樹和隨機森林位於核心人工智慧工具包。當你理解它時，其他人工智慧主題就變得更容易評估和比較。為了建立深入的理解，請將決策樹和隨機森林視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用決策樹和隨機森林的強大團隊首先建立強大的概念模型，然後將這些模型映射到實際的生產限制。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
它可以幫助您將清晰的技術聲明與行銷語言分開。同時，不同的團隊可能會以不同的方式使用相同術語，因此請儘早定義範圍。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
它可以幫助您將清晰的技術聲明與行銷語言分開。
它可以幫助您將清晰的技術聲明與行銷語言分開。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
在花費金錢或時間之前，您可以提出更好的實施問題。
在花費金錢或時間之前，您可以提出更好的實施問題。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
具有共同理解的團隊可以做出更好的產品、政策和學習決策。
具有共同理解的團隊可以做出更好的產品、政策和學習決策。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
信用評分和貸款審批，銀行重視清晰、可審計的決策路徑。
醫療風險預測，標記哪些患者因素導致診斷或警報。
根據表格帳戶和使用資料預測客戶流失。
特徵重要性分析，將資料集中最重要的變數進行排名。
實施模式
決策樹與隨機森林的實踐
信用評分和貸款審批，銀行重視清晰、可審計的決策路徑。
信用評分和貸款審批，銀行重視清晰、可審計的決策路徑 當團隊預先定義品質門檻、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
決策樹與隨機森林的實踐
醫療風險預測，標記哪些患者因素導致診斷或警報。
醫療風險預測，標記哪些患者因素推動了診斷或警報。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
決策樹與隨機森林的實踐
根據表格帳戶和使用資料預測客戶流失。
根據表格帳戶和使用資料進行客戶流失預測 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
決策樹與隨機森林的實踐
特徵重要性分析，將資料集中最重要的變數進行排名。
透過特徵重要性分析對資料集中最重要的變數進行排名當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
不同的團隊可能會以不同的方式使用相同術語，因此請儘早定義範圍。
基準測試可能看起來很強大，但實際效能卻參差不齊。
忽視數據品質和評估計劃通常會產生脆弱的結果。
實施路線圖
從您需要的結果的簡單語言定義開始。
從您需要的結果的簡單語言定義開始。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在測試之前選擇一種成功指標和一種失敗條件。
在測試之前選擇一種成功指標和一種失敗條件。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
使用代表性資料運行小型試點，而不是完善的演示集。
使用代表性資料運行小型試點，而不是完善的演示集。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
記錄決策樹和隨機森林在哪些方面有幫助以及在哪些方面更簡單的方法更好。
記錄決策樹和隨機森林在哪些方面有幫助以及在哪些方面更簡單的方法更好。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。