Förstå beslutsträd i maskininlärning

Uppdaterad på June 05, 2024 2 minuter läst

Beslutsträd är en populär algoritm som används för både klassificerings- och regressionsuppgifter. De fungerar genom att rekursivt dela upp data i delmängder baserat på egenskaper som bäst separerar målvariabeln.

Steg för att göra förutsägelser och hantera beslutsfattande

1. Konstruktion av träd

• Rot-nod: Börjar med hela datasetet.

• Urval av funktioner: Den väljer den bästa funktionen för att dela upp data i delmängder. Den “bästa” funktionen bestäms av ett kriterium (som Gini impurity eller information gain).

• Uppdelning: Delar upp data i delmängder baserat på den valda funktionens värden.

• Rekursiv delning: Fortsätter denna process för varje delmängd och skapar grenar eller noder tills vissa stoppkriterier uppfylls (som att nå ett maximalt djup eller ha för få prover).

2. Beslutsfattande och förutsägelser

• Traversering: När man gör förutsägelser för nya data går man igenom trädet baserat på värdena för funktionerna för den datapunkten.

• Utvärdering av noder: Vid varje nod testas funktionens värde mot ett tröskelvärde och flyttas nedåt i trädet genom att följa lämplig gren.

• Bladnoder: Så småningom når den en bladnod som ger den slutliga förutsägelsen eller det slutliga beslutet.

3. Hantering av kategoriska och numeriska egenskaper

• För kategoriska egenskaper kan beslutsträd helt enkelt delas upp baserat på olika kategorier.

• För numeriska egenskaper testar beslutsträd olika tröskelvärden för att dela upp data på ett optimalt sätt.

4. Hantering av överanpassning

• Beslutsträd är benägna att överanpassa sig. Tekniker som beskärning, begränsning av träddjupet eller fastställande av ett minsta antal prover som krävs för att dela en nod hjälper till att förhindra överanpassning.

5. Förutsägelser - säkerhet och sannolikhet

• Vid klassificering kan beslutsträd ge klassannolikheter baserat på fördelningen av prover i bladnoder. För regression ger det kontinuerlig utdata baserat på medelvärdet eller majoritetsvärdet i bladnoder.

6. Tolkningsbarhet

• En av de stora fördelarna med beslutsträd är att de är lätta att tolka. De är lätta att visualisera och förstå, vilket ger insikter om vilka funktioner som är viktigast när man fattar beslut.

7. Ensemble-metoder

• Beslutsträd kan kombineras i ensemblemetoder som Random Forests eller Gradient Boosting för att förbättra prestanda och robusthet.

Beslutsträd är en enkel men kraftfull metod för att modellera komplexa relationer inom data. De kan dock ha svårt att hantera vissa typer av data som inte kan delas upp på ett bra sätt baserat på enkla beslutsgränser eller när det finns brusiga eller irrelevanta funktioner.