Rozhodovací stromy jsou populární a výkonný nástroj používaný v různých oblastech, jako je strojové učení, dolování dat a statistika. Poskytují jasný a intuitivní způsob rozhodování na základě dat modelováním vztahů mezi různými proměnnými. Tento článek je o tom, co jsou rozhodovací stromy, jak fungují, jejich výhody a nevýhody a jejich aplikace.
Co je to rozhodovací strom?
A rozhodovací strom je struktura podobná vývojovému diagramu používaná k rozhodování nebo předpovědím. Skládá se z uzlů představujících rozhodnutí nebo testy atributů, větví představujících výsledek těchto rozhodnutí a listových uzlů představujících konečné výsledky nebo předpovědi. Každý vnitřní uzel odpovídá testu atributu, každá větev odpovídá výsledku testu a každý listový uzel odpovídá označení třídy nebo spojité hodnotě.
Struktura rozhodovacího stromu
- Kořenový uzel : Představuje celou datovou sadu a počáteční rozhodnutí, které je třeba učinit.
- Vnitřní uzly : Představuje rozhodnutí nebo testy vlastností. Každý vnitřní uzel má jednu nebo více větví.
- Větve : Představuje výsledek rozhodnutí nebo testu vedoucí k jinému uzlu.
- Listové uzly : Představuje konečné rozhodnutí nebo předpověď. V těchto uzlech nedochází k žádnému dalšímu štěpení.
Jak fungují rozhodovací stromy?
Proces vytváření rozhodovacího stromu zahrnuje:
- Výběr nejlepší vlastnosti : Pomocí metriky, jako je nečistota Gini, entropie nebo informační zisk, se vybere nejlepší atribut pro rozdělení dat.
- Rozdělení datové sady : Datová sada je rozdělena do podmnožin na základě vybraného atributu.
- Opakování procesu : Proces se rekurzivně opakuje pro každou podmnožinu a vytváří nový vnitřní uzel nebo koncový uzel, dokud není splněno kritérium zastavení (např. všechny instance v uzlu patří do stejné třídy nebo není dosaženo předdefinované hloubky).
Metriky pro dělení
- Nečistota Gini : Měří pravděpodobnost nesprávné klasifikace nové instance, pokud byla náhodně klasifikována podle rozložení tříd v datové sadě.
ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , kde pí je pravděpodobnost zařazení instance do konkrétní třídy.
- Entropie : Měří míru nejistoty nebo nečistot v souboru dat.
-
ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , kde pí je pravděpodobnost zařazení instance do konkrétní třídy.
-
- Zisk informací : Měří snížení entropie nebo nečistoty Gini po rozdělení datové sady na atribut.
ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , kde Z je podmnožinou D po rozdělení atributem.
Výhody rozhodovacích stromů
- Jednoduchost a interpretovatelnost : Rozhodovací stromy jsou snadno pochopitelné a interpretovatelné. Vizuální reprezentace úzce zrcadlí lidské rozhodovací procesy.
- Všestrannost : Lze použít pro klasifikační i regresní úlohy.
- Není potřeba škálování funkcí : Rozhodovací stromy nevyžadují normalizaci ani škálování dat.
- Zvládá nelineární vztahy : Schopnost zachytit nelineární vztahy mezi funkcemi a cílovými proměnnými.
Nevýhody rozhodovacích stromů
- Přetahování : Rozhodovací stromy mohou snadno překrýt trénovací data, zvláště pokud jsou hluboké s mnoha uzly.
- Nestabilita : Malé odchylky v datech mohou vést ke generování úplně jiného stromu.
- Předpojatost k funkcím s více úrovněmi : Funkce s více úrovněmi mohou dominovat stromové struktuře.
Prořezávání
Překonat overfitting, prořezávání používají se techniky. Prořezávání snižuje velikost stromu odstraněním uzlů, které poskytují malý výkon při klasifikaci instancí. Existují dva hlavní typy prořezávání:
java náhodné číslo
- Předřezávání (včasné zastavení) : Zastaví růst stromu, jakmile splní určitá kritéria (např. maximální hloubka, minimální počet vzorků na list).
- Po prořezávání : Odstraňuje větve z plně vzrostlého stromu, které neposkytují významnou sílu.
Aplikace rozhodovacích stromů
- Obchodní rozhodování : Používá se při strategickém plánování a alokaci zdrojů.
- Zdravotní péče : Pomáhá při diagnostice nemocí a navrhování léčebných plánů.
- Finance : Pomáhá při hodnocení úvěrového rizika a hodnocení rizik.
- Marketing : Používá se k segmentaci zákazníků a předpovídání chování zákazníků.
Úvod do rozhodovacího stromu
- Rozhodovací strom ve strojovém učení
- Klady a zápory regrese rozhodovacího stromu ve strojovém učení
- Rozhodovací strom v softwarovém inženýrství
Implementace ve specifických programovacích jazycích
- Julie :
- Klasifikátory rozhodovacího stromu v Julii
- R :
- Rozhodovací strom v programování R
- Rozhodovací strom pro regresi v programování R
- Klasifikátory rozhodovacích stromů v programování R
- Krajta :
- Python | Regrese rozhodovacího stromu pomocí sklearn
- Python | Implementace rozhodovacího stromu
- Klasifikace textu pomocí rozhodovacích stromů v Pythonu
- Předávání kategorických dat do rozhodovacího stromu Sklearn
- MATLAB :
- Jak vytvořit rozhodovací strom v MATLABu?
Koncepty a metriky v rozhodovacích stromech
- Metriky :
- ML | Gini Nečistota a entropie v rozhodovacím stromě
- Jak vypočítat zisk informací v rozhodovacím stromě?
- Jak vypočítat očekávanou hodnotu v rozhodovacím stromu?
- Jak vypočítat tréninkovou chybu v rozhodovacím stromě?
- Jak vypočítat Gini index v rozhodovacím stromě?
- Jak vypočítat entropii v rozhodovacím stromě?
- Rozdělovací kritéria :
- Jak určit nejlepší rozdělení v rozhodovacím stromě?
Algoritmy a varianty rozhodovacího stromu
- Algoritmy obecného rozhodovacího stromu :
- Algoritmy rozhodovacího stromu
- Pokročilé algoritmy :
- C5.0 Algoritmus rozhodovacího stromu
Srovnávací analýza a rozdíly
- S Ostatními Modely :
- ML | Logistická regrese v/s klasifikace rozhodovacího stromu
- Rozdíl mezi náhodným lesem a rozhodovacím stromem
- KNN vs rozhodovací strom ve strojovém učení
- Rozhodovací stromy vs shlukovací algoritmy vs lineární regrese
- V rámci konceptů rozhodovacího stromu :
- Rozdíl mezi rozhodovací tabulkou a rozhodovacím stromem
- Make-Buy rozhodnutí nebo rozhodovací tabulka
Aplikace rozhodovacích stromů
- Specifické aplikace :
- Předpověď onemocnění srdce | Algoritmus rozhodovacího stromu | videa
Optimalizace a výkon
- Prořezávání a přesazování :
- Prořezávání rozhodovacích stromů
- Nadměrná montáž v modelech rozhodovacího stromu
- Řešení problémů s daty :
- Zpracování chybějících dat v modelech rozhodovacího stromu
- Ladění hyperparametrů :
- Jak vyladit rozhodovací strom v ladění hyperparametrů
- Škálovatelnost :
- Škálovatelnost a indukce rozhodovacího stromu v dolování dat
- Vliv hloubky :
- Jak hloubka rozhodovacího stromu ovlivňuje přesnost
Funkce inženýrství a výběr
- Výběr funkcí pomocí rozhodovacího stromu
- Řešení problému multikolinearity pomocí rozhodovacího stromu
Vizualizace a interpretovatelnost
- Jak vizualizovat rozhodovací strom z náhodného lesa