Arborele de decizie sunt un algoritm popular folosit atât pentru sarcinile de clasificare, cât și pentru regresiune. Ele funcționează prin partiționarea recursivă a datelor în subseturi pe baza caracteristicilor care separă cel mai bine variabila țintă.
Pași pentru a face predicții și a gestiona luarea deciziilor
1. Constructia copacului
-
Nodul rădăcină: Începe cu întregul set de date.
-
Selectare caracteristică: selectează cea mai bună caracteristică pentru a împărți datele în subseturi. Caracteristica „cea mai bună” este determinată de un criteriu (cum ar fi impuritatea Gini sau câștigul de informații).
-
Divizarea: împarte datele în subseturi pe baza valorilor caracteristicii alese.
-
Divizare recursiva: Continuă acest proces pentru fiecare subset, creând ramuri sau noduri până când sunt îndeplinite anumite criterii de oprire (cum ar fi atingerea unei adâncimi maxime sau a avea prea puține mostre).
2. Luarea deciziilor și predicții
-
Traversare: Când face predicții pentru date noi, traversează arborele pe baza valorilor caracteristicilor pentru acel punct de date.
-
Evaluarea nodului: La fiecare nod, testează valoarea caracteristicii față de un prag și se deplasează în jos în arbore urmând ramura corespunzătoare.
-
Leaf Nodes: În cele din urmă, ajunge la un nod frunză care oferă predicția sau decizia finală.
3. Manevrarea caracteristicilor categoriale și numerice
-
Pentru caracteristicile categorice, arborii de decizie se pot împărți pur și simplu pe diferite categorii.
-
Pentru caracteristicile numerice, arborii de decizie încearcă diferite praguri pentru a împărți datele în mod optim.
4. Manevrarea supraajustării
- Arborii de decizie sunt predispuși la supraadaptare. Tehnici precum tăierea, limitarea adâncimii copacului sau setarea unui număr minim de mostre necesare pentru a împărți un nod ajută la prevenirea supraajustării.
5. Încrederea și probabilitatea predicțiilor
- În clasificare, arborii de decizie pot oferi probabilități de clasă bazate pe distribuția eșantioanelor în nodurile frunzelor. Pentru regresie, oferă rezultate continue bazate pe valoarea medie sau majoritară în nodurile frunzelor.
6. Interpretabilitate
- Unul dintre avantajele semnificative ale arborilor de decizie este interpretabilitatea lor. Sunt ușor de vizualizat și de înțeles, permițând o perspectivă asupra caracteristicilor care sunt cele mai importante în luarea deciziilor.
7. Metode de ansamblu
- Arborele de decizie pot fi combinați în metode de ansamblu precum Random Forests sau Gradient Boosting pentru a îmbunătăți performanța și robustețea.
Arborele de decizie oferă o abordare simplă, dar puternică, pentru modelarea relațiilor complexe în cadrul datelor. Cu toate acestea, aceștia se pot lupta cu anumite tipuri de date care nu se împart bine pe baza unor limite decizionale simple sau când există caracteristici zgomotoase sau irelevante.
