Besluitbome is 'n gewilde algoritme wat gebruik word vir beide klassifikasie en regressie take. Hulle werk deur die data rekursief te verdeel in substelle gebaseer op kenmerke wat die teikenveranderlike die beste skei.
Stappe om voorspellings te maak en besluitneming te hanteer
1. Boomkonstruksie
-
Wortelknoop: Begin met die hele datastel.
-
Kenmerkeleksie: Dit kies die beste kenmerk om die data in substelle te verdeel. Die "beste" kenmerk word bepaal deur 'n maatstaf (soos Gini-onreinheid of inligtingswins).
-
Verdeling: Verdeel die data in substelle gebaseer op die gekose kenmerk se waardes.
-
Rekursiewe splitsing: Gaan voort met hierdie proses vir elke subset, skep takke of nodusse totdat daar aan sekere stopkriteria voldoen word (soos om 'n maksimum diepte te bereik of te min monsters te hê).
2. Besluitneming en voorspelling
-
Traversering: Wanneer voorspellings vir nuwe data gemaak word, deurkruis dit die boom gebaseer op die waardes van kenmerke vir daardie datapunt.
-
Node-evaluering: By elke nodus toets dit die kenmerk se waarde teen 'n drempel en beweeg af in die boom na die toepaslike tak.
-
Blaarknope: Uiteindelik bereik dit 'n blaarknoop wat die finale voorspelling of besluit verskaf.
3. Hantering van kategoriese en numeriese kenmerke
-
Vir kategoriese kenmerke kan besluitbome eenvoudig verdeel word op grond van verskillende kategorieë.
-
Vir numeriese kenmerke probeer besluitbome verskillende drempels om die data optimaal te verdeel.
4. Hantering van oorfitting
- Besluitbome is geneig om te oorpas. Tegnieke soos snoei, beperking van die boomdiepte of die opstel van 'n minimum aantal monsters wat nodig is om 'n knoop te verdeel, help om oorpassing te voorkom.
5. Voorspellingvertroue en waarskynlikheid
- In klassifikasie kan besluitnemingsbome klaswaarskynlikhede verskaf gebaseer op die verspreiding van monsters in blaarknope. Vir regressie verskaf dit deurlopende uitset gebaseer op die gemiddelde of meerderheidswaarde in blaarknope.
6. Interpreteerbaarheid
- Een van die beduidende voordele van besluitebome is hul interpreteerbaarheid. Hulle word maklik gevisualiseer en verstaan, wat insig gee in watter kenmerke die belangrikste is om besluite te neem.
7. Ensemblemetodes
- Besluitbome kan gekombineer word in ensemble-metodes soos Random Forests of Gradient Boosting om prestasie en robuustheid te verbeter.
Besluitbome bied 'n eenvoudige dog kragtige benadering tot die modellering van komplekse verhoudings binne data. Hulle kan egter sukkel met sekere tipes data wat nie goed verdeel nie, gebaseer op eenvoudige besluitgrense of wanneer daar raserige of irrelevante kenmerke is.
