Forstå beslutningstrær i maskinlæring

Beslutningstrær maskinlæring
prediktive modelleringsteknikker
overvinne overtilpasning i beslutningstrær

Oppdatert på June 22, 20244 minutter lest

Mastering Decision Trees: Din komplette guide til prediktiv modellering cover image

Beslutningstrær er en populær algoritme som brukes til både klassifisering og regresjon oppgaver. De fungerer ved å rekursivt partisjonere dataene i delsett basert på funksjoner som skiller målvariabelen best.

Trinn for å komme med spådommer og håndtere beslutningstaking

1. Trekonstruksjon

  • Rotnode: Begynner med hele datasettet.

  • Funksjonsvalg: Den velger den beste funksjonen for å dele opp dataene i undersett. Den "beste" funksjonen bestemmes av et kriterium (som Gini-urenhet eller informasjonsgevinst).

  • Splitting: Deler inn dataene i delsett basert på den valgte funksjonens verdier.

  • Rekursiv splitting: Fortsetter denne prosessen for hvert delsett, og lager grener eller noder til visse stoppkriterier er oppfylt (som å nå en maksimal dybde eller ha for få prøver).

2. Beslutningstaking og prediksjon

  • Traversering: Når du lager spådommer for nye data, går den gjennom treet basert på verdiene til funksjonene for det datapunktet.

  • Node-evaluering: Ved hver node tester den funksjonens verdi mot en terskel og beveger seg nedover treet etter den aktuelle grenen.

  • Bladnoder: Til slutt når den en løvnode som gir den endelige prediksjonen eller avgjørelsen.

3. Håndtering av kategoriske og numeriske funksjoner

– For kategoriske trekk kan beslutningstrær ganske enkelt dele seg basert på ulike kategorier.

  • For numeriske funksjoner prøver beslutningstrær forskjellige terskler for å dele dataene optimalt.

4. Håndtering av overmontering

– Beslutningstrær er utsatt for overfitting. Teknikker som beskjæring, begrensning av tredybden eller innstilling av et minimum antall prøver som kreves for å dele en node, hjelper til med å forhindre overtilpasning.

5. Prediksjonssikkerhet og sannsynlighet

– Ved klassifisering kan beslutningstrær gi klassesannsynligheter basert på fordelingen av prøver i bladnoder. For regresjon gir den kontinuerlig utgang basert på gjennomsnitts- eller majoritetsverdien i bladnoder.

6. Fortolkbarhet

– En av de vesentlige fordelene med beslutningstrær er deres tolkningsevne. De er enkle å visualisere og forstå, og gir innsikt i hvilke funksjoner som er viktigst for å ta beslutninger.

7. Ensemblemetoder

  • Beslutningstrær kan kombineres i ensemblemetoder som Random Forests eller Gradient Boosting for å forbedre ytelsen og robustheten.

Beslutningstrær tilbyr en enkel, men kraftig tilnærming til å modellere komplekse relasjoner i data. Imidlertid kan de slite med visse typer data som ikke deles godt basert på enkle beslutningsgrenser eller når det er støyende eller irrelevante funksjoner.

Tenk på en teknisk karriere - lær mer om CLAs online bootcamps

Career Services background pattern

Karrieretjenester

Contact Section background image

La oss holde kontakten

Code Labs Academy © 2025 Alle rettigheter forbeholdes.