Сопоставление по указанным аспектам (кратко, с пояснениями).
Общее: сравниваю по $4$ аспектам: интерпретируемость, устойчивость к выбросам, требования к объёму данных, время обучения.
1) Интерпретируемость
- Решающее дерево: высокая. Одна маленькая дерево-модель даёт понятные правила вида «если (признак A < t) и (B = x) → класс Y». Легко объяснить отдельные предсказания и получить важность признаков.
- Нейронные сети: низкая. Параметры распределены по многим слоям; прямое объяснение решения затруднено (требуются методы объяснимости: LIME, SHAP, attention, feature visualization).
2) Устойчивость к выбросам
- Решающее дерево: относительно устойчива к выбросам по признакам — отдельные экстремальные значения обычно попадают в крайние листья и не смещают глобальные пороги сильно. Но структура дерева нестабильна: маленькие изменения в данных могут сильно изменить форму дерева.
- Нейронные сети: чувствительны к выбросам в целевой переменной и входах при обучении градиентными методами (могут «затянуться» под выбросы). Можно повышать устойчивость с помощью робастных функций потерь, регуляризации, clipping, нормализации и фильтрации выбросов.
3) Требования к объёму данных
- Решающее дерево: хорошо работает на малых и средних наборах данных (примерно от $10^2$ до $10^5$ примеров), особенно при наличии категориальных признаков и смешанных типов. Быстро переобучается на очень малых данных, но легко контролируется глубиной/регуляризацией.
- Нейронные сети: требуют больших объёмов данных для достижения высокой обобщающей способности в сложных задачах (часто от $10^4$ до $10^7$ и более, в зависимости от архитектуры). Для малых наборов обычно уступают более простым моделям без дополнительных приёмов (предобучение, data augmentation).
4) Время обучения и вычислительные ресурсы
- Решающее дерево: быстро обучается на CPU для одиночного дерева; сложность растёт для ансамблей (Random Forest, Gradient Boosting) — тогда время и память увеличиваются, но часто остаются меньше, чем у глубоких сетей.
- Нейронные сети: обучение может быть дорогостояще по времени и ресурсам (GPU/TPU часто нужны для больших сетей и больших данных). Время зависит от архитектуры, размера батча, числа эпох; инференс можно оптимизировать, но тренировка обычно дороже.
Примеры задач, где предпочтительна каждая модель
- Решающее дерево (или небольшие деревья/ансамбли, если нужен баланс): кредитный скоринг и задачи с требованиями объяснимости; табличные (мелко/среднеразмерные) данные с категориальными признаками; быстрая прототипизация правил и интерпретация бизнес-логики.
- Нейронные сети: компьютерное зрение (классификация/детекция/сегментация изображений), распознавание речи, NLP (языковые модели, трансформеры), задачи, где требуется извлечение сложных представлений из больших объёмов данных или последовательностей.
Короткая практическая подсказка:
- Нужна объяснимость и работа с табличными данными — начинайте с дерева/деревьев.
- Есть много данных и задача требует извлечения сложных закономерностей (изображения, речь, текст) — нейросети.