Arbori de decizie sunt un instrument popular și puternic utilizat în diverse domenii, cum ar fi învățarea automată, extragerea datelor și statisticile. Ele oferă o modalitate clară și intuitivă de a lua decizii bazate pe date prin modelarea relațiilor dintre diferite variabile. Acest articol este despre ce sunt arborii de decizie, cum funcționează, avantajele și dezavantajele lor și aplicațiile lor.
Ce este un arbore de decizie?
A arborele de decizie este o structură asemănătoare unei organigrame folosită pentru a lua decizii sau predicții. Constă din noduri reprezentând decizii sau teste asupra atributelor, ramuri reprezentând rezultatul acestor decizii și noduri frunză reprezentând rezultatele finale sau predicții. Fiecare nod intern corespunde unui test pe un atribut, fiecare ramură corespunde rezultatului testului, iar fiecărui nod frunză îi corespunde o etichetă de clasă sau o valoare continuă.
Structura unui arbore decizional
- Nodul rădăcină : Reprezintă întregul set de date și decizia inițială care trebuie luată.
- Noduri interne : Reprezintă decizii sau teste asupra atributelor. Fiecare nod intern are una sau mai multe ramuri.
- Ramuri : Reprezintă rezultatul unei decizii sau al unui test, care duce la un alt nod.
- Noduri de frunze : Reprezintă decizia sau predicția finală. Nu mai au loc divizări la aceste noduri.
Cum funcționează arborii de decizie?
Procesul de creare a unui arbore de decizie implică:
- Selectarea celui mai bun atribut : Folosind o valoare precum impuritatea Gini, entropia sau câștigul de informații, este selectat cel mai bun atribut pentru a împărți datele.
- Împărțirea setului de date : Setul de date este împărțit în subseturi pe baza atributului selectat.
- Repetarea procesului : Procesul se repetă recursiv pentru fiecare subset, creând un nou nod intern sau nod frunză până când este îndeplinit un criteriu de oprire (de exemplu, toate instanțele dintr-un nod aparțin aceleiași clase sau se atinge o adâncime predefinită).
Metrici pentru împărțire
- Gini Impuritate : Măsoară probabilitatea unei clasificări incorecte a unei noi instanțe dacă aceasta a fost clasificată aleatoriu în funcție de distribuția claselor din setul de date.
ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , Unde pi este probabilitatea ca o instanță să fie clasificată într-o anumită clasă.
- Entropie : Măsoară cantitatea de incertitudine sau impuritate din setul de date.
-
ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , Unde pi este probabilitatea ca o instanță să fie clasificată într-o anumită clasă.
-
- Câștig de informații : Măsoară reducerea entropiei sau a impurității Gini după ce un set de date este împărțit pe un atribut.
ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , Unde Din este submulțimea D după divizarea după un atribut.
Avantajele arborilor de decizie
- Simplitate și interpretabilitate : Arborele de decizie sunt ușor de înțeles și interpretat. Reprezentarea vizuală oglindește îndeaproape procesele umane de luare a deciziilor.
- Versatilitate : Poate fi folosit atât pentru sarcini de clasificare, cât și pentru sarcini de regresie.
- Nu este nevoie de scalarea caracteristicilor : Arborele de decizie nu necesită normalizarea sau scalarea datelor.
- Se ocupă de relații neliniare : Capabil să capteze relații neliniare între caracteristici și variabile țintă.
Dezavantajele arborilor de decizie
- Supramontare : Arborii de decizie pot supraadapta cu ușurință datele de antrenament, mai ales dacă sunt adânci cu multe noduri.
- Instabilitate : Mici variații ale datelor pot duce la generarea unui arbore complet diferit.
- Prejudecăți față de caracteristici cu mai multe niveluri : Caracteristicile cu mai multe niveluri pot domina structura arborelui.
Tunderea
A trece peste supraadaptare, tăiere sunt folosite tehnici. Tăierea reduce dimensiunea arborelui prin eliminarea nodurilor care oferă puțină putere în clasificarea cazurilor. Există două tipuri principale de tăiere:
- Pre-tundere (Oprire timpurie) : Oprește creșterea copacului odată ce îndeplinește anumite criterii (de exemplu, adâncimea maximă, numărul minim de mostre pe frunză).
- Post-tundere : Îndepărtează ramurile unui copac complet care nu oferă o putere semnificativă.
Aplicații ale arborilor de decizie
- Luarea deciziilor de afaceri : Folosit în planificarea strategică și alocarea resurselor.
- Sănătate : Ajută la diagnosticarea bolilor și la propunerea de planuri de tratament.
- Finanţa : Ajută la evaluarea creditului și a riscului.
- Marketing : Folosit pentru a segmenta clienții și a prezice comportamentul clienților.
Introducere în Arborele decizional
- Arborele de decizie în Machine Learning
- Avantaje și dezavantaje ale regresiei arborelui de decizie în învățarea automată
- Arborele de decizie în inginerie software
Implementare în limbaje de programare specifice
- Julia :
- Clasificatori de arbori de decizie în Julia
- R :
- Arborele de decizie în programarea R
- Arborele de decizie pentru regresie în programarea R
- Clasificatori de arbore de decizie în programarea R
- Piton :
- Python | Regresia arborelui de decizie folosind sklearn
- Python | Implementarea arborelui decizional
- Clasificarea textului folosind arbori de decizie în Python
- Transmiterea datelor categorice către Sklearn Decision Tree
- MATLAB :
- Cum se construiește un arbore de decizie în MATLAB?
Concepte și metrici în arbori de decizie
- Metrici :
- ML | Impuritatea și entropia Gini în arborele decizional
- Cum se calculează câștigul de informații în arborele de decizie?
- Cum se calculează valoarea așteptată în arborele de decizie?
- Cum se calculează eroarea de antrenament în arborele de decizie?
- Cum se calculează indicele Gini în arborele decizional?
- Cum se calculează entropia în arborele de decizie?
- Criterii de împărțire :
- Cum să determinați cea mai bună împărțire în arborele de decizie?
Algoritmi și variante ale arborelui de decizie
- Algoritmi generali de arbore de decizie :
- Algoritmi de arbore de decizie
- Algoritmi avansati :
- C5.0 Algoritmul arborelui decizional
Analiză comparativă și diferențe
- Cu alte modele :
- ML | Regresie logistică v/s Clasificarea arborelui de decizie
- Diferența dintre pădurea aleatorie și arborele decizional
- KNN vs Decision Tree în Machine Learning
- Arbori de decizie vs algoritmi de grupare vs regresie liniară
- În cadrul Conceptelor arborelui decizional :
- Diferența dintre tabelul de decizie și arborele de decizie
- Decizia Make-Buy sau Tabelul de decizii
Aplicații ale arborilor de decizie
- Aplicații specifice :
- Predicția bolilor de inimă | Algoritmul arborelui de decizie | Videoclipuri
Optimizare și performanță
- Tunderea și supraadaptarea :
- Tăierea arborilor de decizie
- Suprafitting în modelele de arbore de decizie
- Gestionarea problemelor de date :
- Gestionarea datelor lipsă în modelele de arbore de decizie
- Reglajul hiperparametrilor :
- Cum să reglați un arbore de decizie în reglarea hiperparametrului
- Scalabilitate :
- Scalabilitate și inducerea arborelui de decizie în data mining
- Impactul adâncimii :
- Cum afectează adâncimea arborelui de decizie asupra preciziei
Inginerie și selecție a caracteristicilor
- Selectarea caracteristicilor folosind Decision Tree
- Rezolvarea problemei de multicoliniaritate cu Arborele de decizie
Vizualizări și interpretabilitate
- Cum să vizualizați un arbore de decizie dintr-o pădure aleatorie