A döntési fák egy népszerű algoritmus, amelyet osztályozási és regressziós feladatokhoz egyaránt használnak. Úgy működnek, hogy rekurzív módon particionálják az adatokat részhalmazokra a célváltozót legjobban elválasztó jellemzők alapján.
Lépések az előrejelzésekhez és a döntéshozatalhoz
1. Faépítés
-
Root Node: A teljes adatkészlettel kezdődik.
-
Feature Selection: Kiválasztja a legjobb szolgáltatást az adatok részhalmazokra való felosztásához. A „legjobb” tulajdonságot egy kritérium határozza meg (például Gini-szennyeződés vagy információnyereség).
-
Felosztás: Az adatokat részhalmazokra osztja a kiválasztott jellemző értékei alapján.
-
Rekurzív felosztás: Folytatja ezt a folyamatot minden részhalmaznál, ágakat vagy csomópontokat hozva létre, amíg bizonyos leállítási feltételek teljesülnek (például a maximális mélység elérése vagy túl kevés minta).
2. Döntéshozatal és előrejelzés
-
Bejárás: Amikor új adatokra vonatkozóan előrejelzéseket készít, az adott adatpont jellemzőinek értékei alapján járja be a fát.
-
Csomópont értékelése: Minden csomópontnál teszteli a szolgáltatás értékét egy küszöbértékhez képest, és a megfelelő ágat követve lefelé mozog a fában.
-
Levélcsomópontok: Végül elér egy levélcsomóponthoz, amely a végső előrejelzést vagy döntést adja.
3. Kategorikus és numerikus jellemzők kezelése
-
Kategorikus jellemzők esetén a döntési fák egyszerűen feloszthatók különböző kategóriák alapján.
-
A numerikus jellemzők esetében a döntési fák különböző küszöbértékekkel próbálkoznak az adatok optimális felosztása érdekében.
4. A túlszerelés kezelése
- A döntési fák hajlamosak a túlillesztésre. Az olyan technikák, mint a metszés, a famélység korlátozása vagy a csomópont felosztásához szükséges minimális mintaszám beállítása, segítenek megakadályozni a túlillesztést.
5. Az előrejelzés megbízhatósága és valószínűsége
- Az osztályozás során a döntési fák osztályvalószínűségeket adhatnak a minták levélcsomópontokban való eloszlása alapján. A regresszióhoz folyamatos kimenetet biztosít a levél csomópontjainak átlagos vagy többségi értéke alapján.
6. Értelmezhetőség
- A döntési fák egyik jelentős előnye az értelmezhetőségük. Könnyen megjeleníthetők és érthetők, így betekintést engednek abba, hogy mely jellemzők a legfontosabbak a döntéshozatalban.
7. Együttes módszerek
- A döntési fák kombinálhatók olyan együttes módszerekkel, mint a Random Forests vagy a Gradient Boosting a teljesítmény és a robusztusság javítása érdekében.
A döntési fák egyszerű, de hatékony megközelítést kínálnak az adatokon belüli összetett kapcsolatok modellezésére. Azonban bizonyos típusú adatokkal küszködhetnek, amelyek egyszerű döntési határok vagy zajos vagy irreleváns funkciók miatt nem osztódnak jól.
