Drzewa decyzyjne są popularnym algorytmem używanym zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji. Ich działanie polega na rekurencyjnym podziale danych na podzbiory w oparciu o cechy, które najlepiej oddzielają zmienną docelową.
Kroki pozwalające przewidywać i podejmować decyzje
1. Budowa drzewa
-
Węzeł główny: Rozpoczyna od całego zbioru danych.
-
Wybór cech: Wybiera najlepszą cechę do podziału danych na podzbiory. "Najlepsza" cecha jest określana przez kryterium (, takie jak nieczystość Giniego lub przyrost informacji).
-
Dzielenie: Dzieli dane na podzbiory na podstawie wartości wybranej cechy.
-
Podział rekursywny: Kontynuuje ten proces dla każdego podzbioru, tworząc gałęzie lub węzły, dopóki nie zostaną spełnione określone kryteria zatrzymania (, takie jak osiągnięcie maksymalnej głębokości lub posiadanie zbyt małej liczby próbek).
2. Podejmowanie decyzji i przewidywanie
-
Traversal: Podczas tworzenia prognoz dla nowych danych przechodzi przez drzewo w oparciu o wartości cech dla tego punktu danych.
-
Ocena węzła: W każdym węźle testuje wartość cechy względem progu i przesuwa się w dół drzewa, podążając za odpowiednią gałęzią.
-
Węzły liścia: Ostatecznie dociera do węzła liścia, który zapewnia ostateczną prognozę lub decyzję.
3. Obsługa cech kategorycznych i liczbowych
-
W przypadku cech kategorycznych drzewa decyzyjne można po prostu podzielić na podstawie różnych kategorii.
-
W przypadku cech numerycznych drzewa decyzyjne próbują różnych progów, aby optymalnie podzielić dane.
4. Obsługa nadmiernego dopasowania
- Drzewa decyzyjne są podatne na nadmierne dopasowanie. Techniki takie jak przycinanie, ograniczanie głębokości drzewa lub ustawianie minimalnej liczby próbek wymaganych do podzielenia węzła pomagają zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu.
5. Pewność i prawdopodobieństwo prognozy
- W klasyfikacji drzewa decyzyjne mogą dostarczać prawdopodobieństwa klas na podstawie rozkładu próbek w węzłach liści. W przypadku regresji zapewnia ciągłe dane wyjściowe w oparciu o średnią lub większość wartości w węzłach liści.
6. Interpretowalność
- Jedną z istotnych zalet drzew decyzyjnych jest możliwość ich interpretacji. Są one łatwe do wizualizacji i zrozumienia, umożliwiając wgląd w to, które cechy są najważniejsze przy podejmowaniu decyzji.
7. Metody zespołowe
- Drzewa decyzyjne mogą być łączone w metody zespołowe, takie jak Random Forests lub Gradient Boosting, w celu poprawy wydajności i odporności.
Drzewa decyzyjne oferują proste, ale potężne podejście do modelowania złożonych relacji w danych. Mogą one jednak zmagać się z pewnymi typami danych, które nie dzielą się dobrze w oparciu o proste granice decyzyjne lub gdy występują zaszumione lub nieistotne cechy.
