Дерева рішень є популярним і потужним інструментом, який використовується в різних сферах, таких як машинне навчання, аналіз даних і статистика. Вони забезпечують чіткий та інтуїтивно зрозумілий спосіб прийняття рішень на основі даних шляхом моделювання зв’язків між різними змінними. Ця стаття розповідає про те, що таке дерева рішень, як вони працюють, їхні переваги та недоліки та застосування.

Що таке дерево рішень?

А дерево рішень це структура, схожа на блок-схему, яка використовується для прийняття рішень або прогнозів. Він складається з вузлів, що представляють рішення або перевірки атрибутів, гілок, що представляють результати цих рішень, і листових вузлів, що представляють кінцеві результати або прогнози. Кожен внутрішній вузол відповідає тесту на атрибут, кожна гілка відповідає результату тесту, а кожен кінцевий вузол відповідає мітці класу або постійному значенню.

Структура дерева рішень

1. Кореневий вузол : представляє весь набір даних і початкове рішення, яке потрібно прийняти.
2. Внутрішні вузли : представлення рішень або перевірок атрибутів. Кожен внутрішній вузол має одну або кілька гілок.
3. Відділення : представляє результат рішення або перевірки, що веде до іншого вузла.
4. Вузли листя : представляє остаточне рішення або прогноз. У цих вузлах більше не відбувається розщеплення.

Як працюють дерева рішень?

Процес створення дерева рішень передбачає:

1. Вибір найкращої характеристики : за допомогою таких показників, як домішка Джіні, ентропія або приріст інформації, вибирається найкращий атрибут для розділення даних.
2. Розбиття набору даних : набір даних розбивається на підмножини на основі вибраного атрибута.
3. Повторення процесу : процес повторюється рекурсивно для кожної підмножини, створюючи новий внутрішній вузол або кінцевий вузол, доки не буде виконано критерій зупинки (наприклад, усі екземпляри у вузлі належать до одного класу або досягнуто попередньо визначеної глибини).

Метрики для розділення

• Домішка Джіні : вимірює ймовірність неправильної класифікації нового екземпляра, якщо його було класифіковано випадковим чином відповідно до розподілу класів у наборі даних.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , де пі це ймовірність класифікації екземпляра в певний клас.
• Ентропія : вимірює кількість невизначеності або домішки в наборі даних.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , де пі це ймовірність класифікації екземпляра в певний клас.
• Приріст інформації : вимірює зменшення ентропії або домішки Джині після того, як набір даних розділено на атрибут.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , де Від є підмножиною Д після поділу за атрибутом.

Переваги дерев рішень

• Простота та зрозумілість : дерева рішень легко зрозуміти та інтерпретувати. Візуальне представлення точно відображає процеси прийняття рішень людиною.
• Універсальність : можна використовувати як для завдань класифікації, так і для регресії.
• Немає потреби в масштабуванні функцій : Дерева рішень не потребують нормалізації чи масштабування даних.
• Обробляє нелінійні зв'язки : здатність фіксувати нелінійні зв’язки між функціями та цільовими змінними.

Недоліки дерев рішень

• Переобладнання : Дерева рішень можуть легко переповнити навчальні дані, особливо якщо вони глибокі з багатьма вузлами.
• Нестабільність : невеликі варіації в даних можуть призвести до створення зовсім іншого дерева.
• Упередженість до функцій з більшою кількістю рівнів : Функції з більшою кількістю рівнів можуть домінувати в структурі дерева.

Обрізка

Подолати переобладнання, обрізка використовуються техніки. Відсікання зменшує розмір дерева шляхом видалення вузлів, які надають мало можливостей для класифікації екземплярів. Існує два основних види обрізки:

• Попередня обрізка (рання зупинка) : Зупиняє ріст дерева, якщо воно відповідає певним критеріям (наприклад, максимальна глибина, мінімальна кількість зразків на листок).
• Дообрізка : видаляє гілки з повністю вирослого дерева, які не забезпечують значної потужності.

Застосування дерев рішень

• Прийняття бізнес-рішень : Використовується в стратегічному плануванні та розподілі ресурсів.
• Охорона здоров'я : Допомагає діагностувати захворювання та пропонувати плани лікування.
• Фінанси : Допомагає в кредитному рейтингу та оцінці ризику.
• Маркетинг : використовується для сегментації клієнтів і прогнозування поведінки клієнтів.

Вступ до дерева рішень

• Дерево рішень у машинному навчанні
• Плюси та мінуси регресії дерева рішень у машинному навчанні
• Дерево рішень у програмній інженерії

Реалізація на конкретних мовах програмування

• Юлія :
  • Класифікатори дерева рішень у Julia
• Р :
  • Дерево рішень у програмуванні R
  • Дерево рішень для регресії в програмуванні R
  • Класифікатори дерева рішень у програмуванні R
• Python :
  • Python | Регресія дерева рішень за допомогою sklearn
  • Python | Реалізація дерева рішень
  • Класифікація тексту за допомогою дерев рішень у Python
  • Передача категоріальних даних до дерева рішень Sklearn
• MATLAB :
  • Як побудувати дерево рішень у MATLAB?

Концепції та показники в деревах рішень

• Метрики :
  • ML | Домішка Джіні та ентропія в дереві рішень
  • Як розрахувати приріст інформації в дереві рішень?
  • Як обчислити очікуване значення в дереві рішень?
  • Як обчислити похибку навчання в дереві рішень?
  • Як розрахувати індекс Джині в дереві рішень?
  • Як обчислити ентропію в дереві рішень?
• Критерії розщеплення :
  • Як визначити найкращий розподіл у дереві рішень?

Алгоритми та варіанти дерева рішень

• Загальні алгоритми дерева рішень :
  • Алгоритми дерева рішень
• Розширені алгоритми :
  • C5.0 Алгоритм дерева рішень

Порівняльний аналіз і відмінності

• З іншими моделями :
  • ML | Логістична регресія проти класифікації дерева рішень
  • Різниця між випадковим лісом і деревом рішень
  • KNN проти дерева рішень у машинному навчанні
  • Дерева рішень проти алгоритмів кластеризації та лінійної регресії
• Концепції дерева рішень :
  • Різниця між таблицею рішень і деревом рішень
  • Рішення зробити-купити або таблиця рішень

Застосування дерев рішень

• Конкретні програми :
  • Прогнозування захворювань серця | Алгоритм дерева рішень | Відео

Оптимізація та продуктивність

• Обрізка та переобладнання :
  • Обрізка дерев рішень
  • Переобладнання в моделях дерева рішень
• Вирішення проблем із даними :
  • Обробка відсутніх даних у моделях дерева рішень
• Гіперпараметрична настройка :
  • Як налаштувати дерево рішень у налаштуваннях гіперпараметрів
• Масштабованість :
  • Масштабованість і індукція дерева рішень у видобутку даних
• Вплив глибини :
  • Як глибина дерева рішень впливає на точність

Розробка та вибір функцій

• Вибір функції за допомогою дерева рішень
• Вирішення проблеми мультиколінеарності за допомогою дерева рішень

Візуалізація та інтерпретація

• Як візуалізувати дерево рішень із випадкового лісу