Деревья решений – популярный алгоритм, используемый как для задач классификации, так и регрессии. Они работают путем рекурсивного разделения данных на подмножества на основе функций, которые лучше всего разделяют целевую переменную.
Шаги для прогнозирования и принятия решений
1. Строительство дерева
-
Корневой узел: начинается со всего набора данных.
-
Выбор функции: он выбирает лучшую функцию для разделения данных на подмножества. «Лучшая» функция определяется по критерию (например, примеси Джини или приросту информации).
-
Разделение: разделяет данные на подмножества на основе значений выбранного объекта.
-
Рекурсивное разделение: этот процесс продолжается для каждого подмножества, создавая ветви или узлы до тех пор, пока не будут выполнены определенные критерии остановки (например, достижение максимальной глубины или наличие слишком малого количества выборок).
2. Принятие решений и прогнозирование
-
Обход: при прогнозировании новых данных происходит обход дерева на основе значений функций для этой точки данных.
-
Оценка узла: на каждом узле он проверяет значение признака на соответствие пороговому значению и перемещается вниз по дереву, следуя соответствующей ветке.
-
Листовые узлы: в конце концов он достигает конечного узла, который дает окончательный прогноз или решение.
3. Обработка категориальных и числовых функций
-
Для категориальных признаков деревья решений можно просто разделить по разным категориям.
-
Для числовых функций деревья решений используют разные пороговые значения для оптимального разделения данных.
4. Обработка переобучения
- Деревья решений склонны к переоснащению. Такие методы, как обрезка, ограничение глубины дерева или установка минимального количества выборок, необходимых для разделения узла, помогают предотвратить переобучение.
5. Достоверность и вероятность прогноза
- При классификации деревья решений могут предоставлять вероятности классов на основе распределения выборок в конечных узлах. Для регрессии он обеспечивает непрерывный вывод на основе среднего или большинства значений в конечных узлах.
6. Интерпретируемость
- Одним из существенных преимуществ деревьев решений является их интерпретируемость. Их легко визуализировать и понять, что позволяет понять, какие функции наиболее важны при принятии решений.
7. Ансамблевые методы
- Деревья решений можно комбинировать в ансамблевых методах, таких как случайные леса или повышение градиента, для повышения производительности и надежности.
Деревья решений предлагают простой, но мощный подход к моделированию сложных взаимосвязей внутри данных. Однако у них могут возникнуть проблемы с определенными типами данных, которые плохо разделяются на основе простых границ решений или когда имеются зашумленные или нерелевантные функции.
