Beslissingsbomen in machinaal leren begrijpen

Bijgewerkt op June 05, 2024 2 Minuten lezen

Beslisbomen zijn een populair algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie- als regressietaken. Ze werken door de gegevens recursief te verdelen in subsets op basis van kenmerken die de doelvariabele het best scheiden.

Stappen om voorspellingen te doen en besluitvorming aan te pakken

1. Boomconstructie

• Root Node: Begint met de volledige dataset.

• Selectie van kenmerken: Het selecteert de beste eigenschap om de gegevens in subsets op te splitsen. De “beste” eigenschap wordt bepaald door een criterium ( zoals Gini-onzuiverheid of informatiewinst).

• Opsplitsen: Verdeelt de gegevens in subsets op basis van de gekozen kenmerkwaarden.

• Recursief splitsen: Gaat door met dit proces voor elke subset, waarbij takken of knooppunten worden gemaakt totdat aan bepaalde stopcriteria wordt voldaan ( zoals het bereiken van een maximale diepte of het hebben van te weinig monsters).

2. Beslissingen nemen en voorspellen

• Traversal: Wanneer voorspellingen worden gedaan voor nieuwe gegevens, wordt de boom doorlopen op basis van de waarden van de kenmerken voor dat gegevenspunt.

• Knooppuntevaluatie: Bij elk knooppunt wordt de waarde van het kenmerk getoetst aan een drempelwaarde en wordt de juiste tak in de boom gevolgd.

• Bladknooppunten: Uiteindelijk bereikt het een leaf node die de uiteindelijke voorspelling of beslissing geeft.

3. Omgaan met categorische en numerieke kenmerken

• Voor categorische kenmerken kunnen beslisbomen eenvoudigweg worden gesplitst op basis van verschillende categorieën.

• Voor numerieke kenmerken proberen beslisbomen verschillende drempelwaarden om de gegevens optimaal te splitsen.

4. Omgaan met overpassen

• Beslisbomen zijn gevoelig voor overpassen. Technieken zoals snoeien, het beperken van de boomdiepte of het instellen van een minimumaantal monsters dat nodig is om een knooppunt te splitsen, helpen overfitting te voorkomen.

5. Betrouwbaarheid en waarschijnlijkheid van voorspellingen

• Bij classificatie kunnen beslissingsbomen klassewaarschijnlijkheden geven op basis van de verdeling van monsters in de bladknooppunten. Bij regressie levert het continue output op basis van de gemiddelde of meerderheidswaarde in de bladknooppunten.

6. Interpretabiliteit

• Een van de belangrijke voordelen van beslisbomen is hun interpreteerbaarheid. Ze zijn gemakkelijk te visualiseren en te begrijpen, waardoor je inzicht krijgt in welke kenmerken het belangrijkst zijn bij het nemen van beslissingen.

7. Ensemblemethoden

• Beslisbomen kunnen worden gecombineerd in ensemblemethoden zoals Random Forests of Gradient Boosting om de prestaties en robuustheid te verbeteren.

Beslisbomen bieden een eenvoudige maar krachtige benadering voor het modelleren van complexe relaties binnen gegevens. Ze kunnen echter problemen hebben met bepaalde soorten gegevens die niet goed te splitsen zijn op basis van eenvoudige beslissingsgrenzen of wanneer er sprake is van ruis of irrelevante kenmerken.