Beslutsträd är en populär algoritm som används för både klassificering och regression uppgifter. De fungerar genom att rekursivt partitionera data i delmängder baserat på funktioner som bäst separerar målvariabeln.
Steg för att göra förutsägelser och hantera beslutsfattande
1. Trädkonstruktion
-
Rotnod: Börjar med hela datasetet.
-
Funktionsval: Den väljer den bästa funktionen för att dela upp data i delmängder. Den "bästa" funktionen bestäms av ett kriterium (som Gini-orenhet eller informationsvinst).
-
Uppdelning: Delar in data i delmängder baserat på den valda funktionens värden.
-
Rekursiv uppdelning: Fortsätter denna process för varje delmängd, skapar grenar eller noder tills vissa stoppkriterier är uppfyllda (som att nå ett maximalt djup eller ha för få prover).
2. Beslutsfattande och förutsägelse
-
Traversering: När du gör förutsägelser för ny data, korsar den trädet baserat på värdena för funktioner för den datapunkten.
-
Nodutvärdering: Vid varje nod testar den funktionens värde mot en tröskel och flyttar sig ner i trädet efter lämplig gren.
-
Lövnoder: Så småningom når den en lövnod som ger den slutliga förutsägelsen eller beslutet.
3. Hantera kategoriska och numeriska funktioner
– För kategoriska drag kan beslutsträd helt enkelt delas upp utifrån olika kategorier.
- För numeriska funktioner provar beslutsträd olika trösklar för att dela upp data optimalt.
4. Hantera övermontering
– Beslutsträd är benägna att överanpassas. Tekniker som beskärning, begränsning av träddjupet eller inställning av ett minsta antal prover som krävs för att dela en nod hjälper till att förhindra överanpassning.
5. Förutsägelseförtroende och sannolikhet
- Vid klassificering kan beslutsträd ge klasssannolikheter baserat på fördelningen av prover i lövnoder. För regression ger den kontinuerlig utdata baserat på medel- eller majoritetsvärdet i lövnoder.
6. Tolkbarhet
– En av de betydande fördelarna med beslutsträd är deras tolkningsbarhet. De är lätta att visualisera och förstå, vilket ger insikter om vilka funktioner som är viktigast för att fatta beslut.
7. Ensemblemetoder
- Beslutsträd kan kombineras i ensemblemetoder som Random Forests eller Gradient Boosting för att förbättra prestanda och robusthet.
Beslutsträd erbjuder en enkel men kraftfull metod för att modellera komplexa relationer inom data. De kan dock kämpa med vissa typer av data som inte delas bra baserat på enkla beslutsgränser eller när det finns bullriga eller irrelevanta funktioner.
