Drzewa decyzyjne to popularne i potężne narzędzie stosowane w różnych dziedzinach, takich jak uczenie maszynowe, eksploracja danych i statystyka. Zapewniają jasny i intuicyjny sposób podejmowania decyzji na podstawie danych poprzez modelowanie relacji pomiędzy różnymi zmiennymi. W tym artykule omówiono, czym są drzewa decyzyjne, jak działają, jakie są ich zalety i wady oraz zastosowania.

Co to jest drzewo decyzyjne?

A drzewo decyzyjne to struktura przypominająca schemat blokowy używana do podejmowania decyzji lub przewidywań. Składa się z węzłów reprezentujących decyzje lub testy atrybutów, gałęzi reprezentujących wynik tych decyzji oraz węzłów-liście reprezentujących ostateczne wyniki lub przewidywania. Każdy węzeł wewnętrzny odpowiada testowi atrybutu, każda gałąź odpowiada wynikowi testu, a każdy węzeł liścia odpowiada etykiecie klasy lub wartości ciągłej.

Struktura drzewa decyzyjnego

1. Węzeł główny : reprezentuje cały zbiór danych i wstępną decyzję, jaką należy podjąć.
2. Węzły wewnętrzne : Reprezentują decyzje lub testy dotyczące atrybutów. Każdy węzeł wewnętrzny ma jedną lub więcej gałęzi.
3. Gałęzie : reprezentuje wynik decyzji lub testu prowadzący do innego węzła.
4. Węzły liściowe : reprezentuje ostateczną decyzję lub prognozę. W tych węzłach nie występują żadne dalsze podziały.

Jak działają drzewa decyzyjne?

Proces tworzenia drzewa decyzyjnego obejmuje:

1. Wybór najlepszego atrybutu : Stosując metrykę taką jak zanieczyszczenie Giniego, entropia lub przyrost informacji, wybierany jest najlepszy atrybut do podziału danych.
2. Dzielenie zbioru danych : Zbiór danych jest podzielony na podzbiory w oparciu o wybrany atrybut.
3. Powtarzanie procesu : Proces jest powtarzany rekurencyjnie dla każdego podzbioru, tworząc nowy węzeł wewnętrzny lub węzeł liścia, aż do spełnienia kryterium zatrzymania (np. wszystkie wystąpienia w węźle należą do tej samej klasy lub osiągnięta została z góry zdefiniowana głębokość).

Metryki podziału

• Nieczystość Giniego : Mierzy prawdopodobieństwo nieprawidłowej klasyfikacji nowej instancji, jeśli została ona losowo sklasyfikowana zgodnie z rozkładem klas w zbiorze danych.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , Gdzie Liczba Pi jest prawdopodobieństwem zaklasyfikowania instancji do określonej klasy.
• Entropia : Mierzy ilość niepewności lub zanieczyszczeń w zbiorze danych.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , Gdzie Liczba Pi jest prawdopodobieństwem zaklasyfikowania instancji do określonej klasy.
• Zdobycie informacji : Mierzy redukcję entropii lub zanieczyszczenia Giniego po podziale zbioru danych na atrybut.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , Gdzie Z jest podzbiorem D po podziale według atrybutu.

Zalety drzew decyzyjnych

• Prostota i interpretowalność : Drzewa decyzyjne są łatwe do zrozumienia i interpretacji. Wizualna reprezentacja ściśle odzwierciedla ludzkie procesy decyzyjne.
• Wszechstronność : Można go używać zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji.
• Nie ma potrzeby skalowania funkcji : Drzewa decyzyjne nie wymagają normalizacji ani skalowania danych.
• Obsługuje relacje nieliniowe : Możliwość uchwycenia nieliniowych relacji pomiędzy cechami i zmiennymi docelowymi.

Wady drzew decyzyjnych

• Nadmierne dopasowanie : Drzewa decyzyjne mogą łatwo dopasować dane szkoleniowe, szczególnie jeśli są głębokie i zawierają wiele węzłów.
• Niestabilność : Niewielkie różnice w danych mogą skutkować wygenerowaniem zupełnie innego drzewa.
• Skłonność do funkcji z większą liczbą poziomów : Funkcje o większej liczbie poziomów mogą zdominować strukturę drzewa.

Przycinanie

Przezwyciężyć nadmierne dopasowanie, przycinanie stosowane są techniki. Przycinanie zmniejsza rozmiar drzewa poprzez usuwanie węzłów, które zapewniają niewielką moc w klasyfikowaniu instancji. Istnieją dwa główne rodzaje przycinania:

• Przycinanie wstępne (wczesne zatrzymanie) : Zatrzymuje wzrost drzewa, gdy spełnia określone kryteria (np. maksymalna głębokość, minimalna liczba próbek na liść).
• Po przycięciu : Usuwa gałęzie z w pełni dorosłego drzewa, które nie zapewniają znaczącej mocy.

Zastosowania drzew decyzyjnych

• Podejmowanie decyzji biznesowych : Używany w planowaniu strategicznym i alokacji zasobów.
• Opieka zdrowotna : Pomaga w diagnozowaniu chorób i sugerowaniu planów leczenia.
• Finanse : Pomaga w punktacji kredytowej i ocenie ryzyka.
• Marketing : Służy do segmentacji klientów i przewidywania zachowań klientów.

Wprowadzenie do drzewa decyzyjnego

• Drzewo decyzyjne w uczeniu maszynowym
• Plusy i minusy regresji drzew decyzyjnych w uczeniu maszynowym
• Drzewo decyzyjne w inżynierii oprogramowania

Implementacja w określonych językach programowania

• Julia :
  • Klasyfikatory drzew decyzyjnych w Julii
• R :
  • Drzewo decyzyjne w programowaniu w języku R
  • Drzewo decyzyjne dla regresji w programowaniu w języku R
  • Klasyfikatory drzew decyzyjnych w programowaniu w języku R
• Pyton :
  • Pythona | Regresja drzewa decyzyjnego przy użyciu sklearn
  • Pythona | Implementacja drzewa decyzyjnego
  • Klasyfikacja tekstu za pomocą drzew decyzyjnych w Pythonie
  • Przekazywanie danych kategorycznych do drzewa decyzyjnego Sklearn
• MATLAB :
  • Jak zbudować drzewo decyzyjne w MATLABIE?

Pojęcia i metryki w drzewach decyzyjnych

• Metryka :
  • ML | Zanieczyszczenie Giniego i entropia w drzewie decyzyjnym
  • Jak obliczyć zysk informacyjny w drzewie decyzyjnym?
  • Jak obliczyć oczekiwaną wartość w drzewie decyzyjnym?
  • Jak obliczyć błąd uczenia się w drzewie decyzyjnym?
  • Jak obliczyć indeks Giniego w drzewie decyzyjnym?
  • Jak obliczyć entropię w drzewie decyzyjnym?
• Kryteria podziału :
  • Jak określić najlepszy podział w drzewie decyzyjnym?

Algorytmy i warianty drzew decyzyjnych

• Ogólne algorytmy drzew decyzyjnych :
  • Algorytmy drzew decyzyjnych
• Zaawansowane algorytmy :
  • C5.0 Algorytm drzewa decyzyjnego

Analiza porównawcza i różnice

• Z innymi modelami :
  • ML | Regresja logistyczna a klasyfikacja drzewa decyzyjnego
  • Różnica między lasem losowym a drzewem decyzyjnym
  • KNN a drzewo decyzyjne w uczeniu maszynowym
  • Drzewa decyzyjne a algorytmy grupowania a regresja liniowa
• W ramach koncepcji drzewa decyzyjnego :
  • Różnica między tabelą decyzyjną a drzewem decyzyjnym
  • Decyzja dotycząca zakupu lub tabela decyzyjna

Zastosowania drzew decyzyjnych

• Konkretne zastosowania :
  • Przewidywanie chorób serca | Algorytm drzewa decyzyjnego | Filmy

Optymalizacja i wydajność

• Przycinanie i nadmierne dopasowanie :
  • Przycinanie drzew decyzyjnych
  • Nadmierne dopasowanie w modelach drzew decyzyjnych
• Obsługa problemów z danymi :
  • Obsługa brakujących danych w modelach drzew decyzyjnych
• Strojenie hiperparametrów :
  • Jak dostroić drzewo decyzyjne w strojeniu hiperparametrów
• Skalowalność :
  • Skalowalność i indukcja drzew decyzyjnych w eksploracji danych
• Wpływ głębi :
  • Wpływ głębokości drzewa decyzyjnego na dokładność

Inżynieria funkcji i selekcja

• Wybór funkcji przy użyciu drzewa decyzyjnego
• Rozwiązywanie problemu współliniowości za pomocą drzewa decyzyjnego

Wizualizacje i interpretowalność

• Jak wizualizować drzewo decyzyjne na podstawie losowego lasu