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.
