Основные отличия между деревьями решений и ансамблевыми методами машинного обучения:

1. Деревья решений имеют простую древовидную структуру и используются для базовых задач классификации и регрессии. 1 Они просты в понимании и интерпретации, но склонны к переобучению. 1
2. Ансамблевые методы объединяют несколько деревьев решений для повышения точности и сокращения переобучения. 14 Например, случайный лес работает путём обучения множества деревьев на случайных подвыборках данных и случайных подмножествах признаков, а затем усредняет их прогнозы. 2

Таким образом, деревья решений ориентированы на базовые задачи, в то время как ансамблевые методы направлены на улучшение качества предсказаний за счёт объединения прогнозов нескольких моделей. 23