Ang Decision tree ay isang sikat na algorithm na ginagamit para sa parehong classification at regression na mga gawain. Gumagana ang mga ito sa pamamagitan ng recursively partitioning ng data sa mga subset batay sa mga feature na pinakamahusay na naghihiwalay sa target na variable.
Mga hakbang upang gumawa ng mga hula at pangasiwaan ang paggawa ng desisyon
1. Paggawa ng Puno
-
Root Node: Nagsisimula sa buong dataset.
-
Pagpili ng Tampok: Pinipili nito ang pinakamahusay na tampok upang hatiin ang data sa mga subset. Ang "pinakamahusay" na feature ay tinutukoy ng isang criterion (tulad ng Gini impurity o information gain).
-
Paghahati: Hinahati ang data sa mga subset batay sa mga value ng napiling feature.
-
Recursive Splitting: Ipinagpapatuloy ang prosesong ito para sa bawat subset, na lumilikha ng mga sangay o node hanggang sa matugunan ang ilang partikular na pamantayan sa paghinto (tulad ng pag-abot sa pinakamataas na lalim o pagkakaroon ng napakakaunting sample).
2. Paggawa ng Desisyon at Hula
-
Traversal: Kapag gumagawa ng mga hula para sa bagong data, binabagtas nito ang puno batay sa mga halaga ng mga feature para sa data point na iyon.
-
Pagsusuri ng Node: Sa bawat node, sinusubok nito ang halaga ng tampok laban sa isang threshold at gumagalaw pababa sa puno kasunod ng naaangkop na sangay.
-
Leaf Node: Sa kalaunan, umabot ito sa isang leaf node na nagbibigay ng panghuling hula o desisyon.
3. Paghawak sa Kategorya at Numerical na Mga Tampok
-
Para sa mga tampok na kategorya, ang mga puno ng desisyon ay maaaring hatiin lamang batay sa iba't ibang kategorya.
-
Para sa mga numerical na feature, ang mga decision tree ay sumusubok ng iba't ibang mga threshold upang hatiin nang husto ang data.
4. Handling Overfitting
- Ang mga puno ng desisyon ay madaling kapitan ng overfitting. Ang mga pamamaraan tulad ng pruning, paglilimita sa lalim ng puno, o pagtatakda ng pinakamababang bilang ng mga sample na kinakailangan upang hatiin ang isang node ay nakakatulong na maiwasan ang overfitting.
5. Pagtitiwala at Probability sa Hula
- Sa pag-uuri, ang mga puno ng desisyon ay maaaring magbigay ng mga probabilidad ng klase batay sa pamamahagi ng mga sample sa mga node ng dahon. Para sa regression, nagbibigay ito ng tuluy-tuloy na output batay sa average o majority value sa mga leaf node.
6. Pagbibigay-kahulugan
- Isa sa mga makabuluhang bentahe ng mga puno ng desisyon ay ang kanilang kakayahang maipaliwanag. Madali silang nakikita at nauunawaan, na nagbibigay-daan sa mga insight kung aling mga feature ang pinakamahalaga sa paggawa ng mga desisyon.
7. Mga Paraan ng Ensemble
- Ang mga puno ng desisyon ay maaaring pagsamahin sa mga pamamaraan ng ensemble tulad ng Random Forests o Gradient Boosting upang mapabuti ang pagganap at katatagan.
Ang mga puno ng desisyon ay nag-aalok ng isang tapat ngunit mahusay na diskarte sa pagmomodelo ng mga kumplikadong relasyon sa loob ng data. Gayunpaman, maaaring nahihirapan sila sa ilang uri ng data na hindi maayos na nahahati batay sa mga simpleng hangganan ng desisyon o kapag may maingay o walang kaugnayang mga feature.
