Beslissingsbomen zijn een populair algoritme dat wordt gebruikt voor zowel classificatie- als regressie-taken. Ze werken door de gegevens recursief in subsets te verdelen op basis van kenmerken die de doelvariabele het beste scheiden.
Stappen om voorspellingen te doen en besluitvorming af te handelen
1. Boomconstructie
-
Root Node: Begint met de gehele dataset.
-
Functieselectie: het selecteert de beste functie om de gegevens in subsets te splitsen. De "beste" eigenschap wordt bepaald door een criterium (zoals Gini-onzuiverheid of informatiewinst).
-
Splitsen: Verdeelt de gegevens in subsets op basis van de waarden van het gekozen object.
-
Recursief splitsen: zet dit proces voort voor elke subset, waarbij vertakkingen of knooppunten worden gemaakt totdat aan bepaalde stopcriteria is voldaan (zoals het bereiken van een maximale diepte of het hebben van te weinig monsters).
2. Besluitvorming en voorspelling
-
Traversal: bij het maken van voorspellingen voor nieuwe gegevens doorkruist het de boom op basis van de waarden van kenmerken voor dat datapunt.
-
Knooppuntevaluatie: bij elk knooppunt wordt de waarde van het kenmerk getest aan de hand van een drempelwaarde en gaat het omlaag in de boom en volgt de juiste tak.
-
Bladknooppunten: Uiteindelijk bereikt het een bladknooppunt dat de uiteindelijke voorspelling of beslissing levert.
3. Omgaan met categorische en numerieke kenmerken
-
Voor categorische kenmerken kunnen beslisbomen eenvoudig worden opgesplitst op basis van verschillende categorieën.
-
Voor numerieke kenmerken proberen beslissingsbomen verschillende drempels om de gegevens optimaal te splitsen.
4. Omgaan met overfitting
- Beslisbomen zijn gevoelig voor overfitting. 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. Voorspellingsvertrouwen en waarschijnlijkheid
- Bij classificatie kunnen beslissingsbomen klassenkansen bieden op basis van de verdeling van monsters in bladknooppunten. Voor regressie biedt het continue uitvoer op basis van de gemiddelde of meerderheidswaarde in leaf-knooppunten.
6. Interpreteerbaarheid
- Een van de belangrijke voordelen van beslisbomen is hun interpreteerbaarheid. Ze zijn gemakkelijk te visualiseren en te begrijpen, waardoor u inzicht krijgt in welke functies het belangrijkst zijn bij het nemen van beslissingen.
7. Ensemblemethoden
- Beslissingsbomen kunnen worden gecombineerd in ensemblemethoden zoals Random Forests of Gradient Boosting om de prestaties en robuustheid te verbeteren.
Beslisbomen bieden een eenvoudige maar krachtige aanpak voor het modelleren van complexe relaties binnen gegevens. Ze kunnen echter worstelen met bepaalde soorten gegevens die niet goed gesplitst zijn op basis van eenvoudige beslissingsgrenzen of wanneer er sprake is van ruis of irrelevante kenmerken.
