Gli alberi decisionali sono un algoritmo popolare utilizzato sia per attività di classificazione che di regressione. Funzionano suddividendo ricorsivamente i dati in sottoinsiemi in base alle caratteristiche che meglio separano la variabile target.
Passaggi per fare previsioni e gestire il processo decisionale
1. Costruzione di alberi
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Nodo radice: inizia con l'intero set di dati.
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Selezione funzionalità: seleziona la funzionalità migliore per suddividere i dati in sottoinsiemi. La caratteristica "migliore" è determinata da un criterio (come l'impurità di Gini o il guadagno di informazioni).
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Suddivisione: divide i dati in sottoinsiemi in base ai valori della caratteristica scelta.
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Suddivisione ricorsiva: continua questo processo per ogni sottoinsieme, creando rami o nodi fino a quando non vengono soddisfatti determinati criteri di arresto (come raggiungere una profondità massima o avere troppo pochi campioni).
2. Processo decisionale e previsione
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Attraversamento: quando si effettuano previsioni per nuovi dati, attraversa l'albero in base ai valori delle caratteristiche per quel punto dati.
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Valutazione del nodo: in ciascun nodo verifica il valore della funzionalità rispetto a una soglia e si sposta lungo l'albero seguendo il ramo appropriato.
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Nodi foglia: alla fine, raggiunge un nodo foglia che fornisce la previsione o decisione finale.
3. Gestione delle caratteristiche categoriche e numeriche
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Per le funzionalità categoriali, gli alberi decisionali possono semplicemente essere suddivisi in base a diverse categorie.
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Per le caratteristiche numeriche, gli alberi decisionali provano diverse soglie per suddividere i dati in modo ottimale.
4. Gestione dell'overfitting
- Gli alberi decisionali tendono a sovradimensionarsi. Tecniche come la potatura, la limitazione della profondità dell'albero o l'impostazione di un numero minimo di campioni richiesti per dividere un nodo aiutano a prevenire l'overfitting.
5. Confidenza e probabilità della previsione
- Nella classificazione, gli alberi decisionali possono fornire probabilità di classe basate sulla distribuzione dei campioni nei nodi foglia. Per la regressione, fornisce un output continuo in base al valore medio o maggioritario nei nodi foglia.
6. Interpretabilità
- Uno dei vantaggi significativi degli alberi decisionali è la loro interpretabilità. Sono facilmente visualizzabili e comprensibili e consentono di comprendere quali caratteristiche sono più importanti nel prendere decisioni.
7. Metodi d'insieme
- Gli alberi decisionali possono essere combinati in metodi di insieme come Random Forests o Gradient Boosting per migliorare le prestazioni e la robustezza.
Gli alberi decisionali offrono un approccio semplice ma potente per modellare relazioni complesse all'interno dei dati. Tuttavia, potrebbero avere difficoltà con alcuni tipi di dati che non sono ben suddivisi in base a semplici limiti decisionali o quando sono presenti caratteristiche rumorose o irrilevanti.
