Beslutningstræer er en populær algoritme, der bruges til både klassificering og regression opgaver. De fungerer ved rekursivt at opdele dataene i undersæt baseret på funktioner, der bedst adskiller målvariablen.
Trin til at lave forudsigelser og håndtere beslutningstagning
1. Trækonstruktion
-
Root Node: Begynder med hele datasættet.
-
Funktionsvalg: Den vælger den bedste funktion til at opdele dataene i undersæt. Den "bedste" funktion bestemmes af et kriterium (som Gini-urenhed eller informationsgevinst).
-
Opdeling: Opdeler dataene i undersæt baseret på den valgte funktions værdier.
-
Rekursiv opdeling: Fortsætter denne proces for hver delmængde, og skaber grene eller noder, indtil visse stopkriterier er opfyldt (som at nå en maksimal dybde eller have for få prøver).
2. Beslutningstagning og forudsigelse
-
Gennemgang: Når den foretager forudsigelser for nye data, krydser den træet baseret på værdierne af funktioner for det pågældende datapunkt.
-
Node-evaluering: Ved hver node tester den funktionens værdi mod en tærskel og bevæger sig ned i træet efter den relevante gren.
-
Bladknudepunkter: Til sidst når den en bladknude, der giver den endelige forudsigelse eller beslutning.
3. Håndtering af kategoriske og numeriske funktioner
-
For kategoriske træk kan beslutningstræer simpelthen opdeles baseret på forskellige kategorier.
-
For numeriske funktioner forsøger beslutningstræer forskellige tærskler for at opdele dataene optimalt.
4. Håndtering af overfitting
- Beslutningstræer er tilbøjelige til at overmontere. Teknikker som beskæring, begrænsning af trædybden eller indstilling af et minimum antal prøver, der kræves for at opdele en node, hjælper med at forhindre overtilpasning.
5. Forudsigelsestillid og sandsynlighed
- Ved klassificering kan beslutningstræer give klassesandsynligheder baseret på fordelingen af prøver i bladknuder. Til regression giver det kontinuerligt output baseret på gennemsnits- eller majoritetsværdien i bladknuder.
6. Fortolkelighed
- En af de væsentlige fordele ved beslutningstræer er deres fortolkning. De er lette at visualisere og forstå, hvilket giver indsigt i, hvilke funktioner der er vigtigst for at træffe beslutninger.
7. Ensemblemetoder
- Beslutningstræer kan kombineres i ensemblemetoder som Random Forests eller Gradient Boosting for at forbedre ydeevne og robusthed.
Beslutningstræer tilbyder en ligetil, men alligevel kraftfuld tilgang til modellering af komplekse relationer i data. De kan dog kæmpe med visse typer data, der ikke opdeles godt baseret på simple beslutningsgrænser, eller når der er støjende eller irrelevante funktioner.
