Выбор между случайным лесом и деревом решений зависит от конкретной задачи и условий.

Случайный лес подходит для ситуаций с большим набором данных и отсутствием серьёзных проблем с интерпретируемостью. 1 Он показывает высокую точность благодаря объединению множества деревьев и устойчив к переобучению. 4 Однако интерпретация модели может быть сложной из-за большого количества деревьев. 4 Кроме того, случайный лес требует значительных вычислительных ресурсов. 4

Деревья решений проще и интерпретируемее. 15 Их легко понять и объяснить, даже для людей без глубоких знаний в машинном обучении. 5 Деревья решений не требуют нормализации или масштабирования признаков и могут обрабатывать пропущенные значения без необходимости их предварительной обработки. 5

Таким образом, дерево решений целесообразно использовать, когда важна интерпретируемость и нужна простая и понятная модель. 9 Случайный лес подходит, когда требуется лучшая производительность обобщения, устойчивость к переобучению и повышенная точность, особенно на сложных датасетах с многомерными пространствами признаков. 9

Если важна вычислительная эффективность и есть небольшой набор данных, то более подходящим может быть дерево решений. 9 Если же есть большой датасет со сложными отношениями между признаками и метками, то лучше выбрать случайный лес. 9