ทำความเข้าใจแผนผังการตัดสินใจในการเรียนรู้ของเครื่อง

แผนผังการตัดสินใจ เป็นอัลกอริทึมยอดนิยมที่ใช้สำหรับงานทั้ง การจัดหมวดหมู่ และ การถดถอย ทำงานโดยการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลออกเป็นชุดย่อยซ้ำๆ ตามคุณลักษณะที่แยกตัวแปรเป้าหมายได้ดีที่สุด

ขั้นตอนในการทำนายและจัดการการตัดสินใจ

1. การก่อสร้างต้นไม้

• Root Node: เริ่มต้นด้วยชุดข้อมูลทั้งหมด

• การเลือกคุณสมบัติ: เลือกคุณสมบัติที่ดีที่สุดในการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อย คุณลักษณะ "ดีที่สุด" ถูกกำหนดโดยเกณฑ์ (เช่น สิ่งเจือปนของ Gini หรือการรับข้อมูล)

• การแยก: แบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยตามค่าของคุณสมบัติที่เลือก

• การแยกแบบเรียกซ้ำ: ดำเนินกระบวนการนี้ต่อไปสำหรับแต่ละเซ็ตย่อย โดยสร้างกิ่งก้านหรือโหนดจนกว่าจะถึงเกณฑ์การหยุดที่แน่นอน (เช่น เข้าถึงความลึกสูงสุดหรือมีตัวอย่างน้อยเกินไป)

2. การตัดสินใจและการทำนาย

• การสำรวจ: เมื่อทำการคาดการณ์ข้อมูลใหม่ ระบบจะสำรวจแผนภูมิตามค่าของคุณลักษณะสำหรับจุดข้อมูลนั้น

• การประเมินโหนด: ที่แต่ละโหนด จะทดสอบค่าของคุณลักษณะเทียบกับเกณฑ์และเลื่อนลงมาตามแผนผังตามสาขาที่เหมาะสม

• Leaf Nodes: ในที่สุดก็จะไปถึง leaf nodes ที่ให้คำทำนายหรือการตัดสินใจขั้นสุดท้าย

3. การจัดการคุณสมบัติหมวดหมู่และตัวเลข

• สำหรับคุณสมบัติตามหมวดหมู่ แผนผังการตัดสินใจสามารถแบ่งตามหมวดหมู่ที่แตกต่างกันได้

• สำหรับคุณลักษณะเชิงตัวเลข แผนผังการตัดสินใจลองใช้เกณฑ์ที่แตกต่างกันเพื่อแยกข้อมูลอย่างเหมาะสมที่สุด

4. การจัดการการโอเวอร์ฟิต

• ต้นไม้การตัดสินใจมีแนวโน้มที่จะมีความเหมาะสมมากเกินไป เทคนิคต่างๆ เช่น การตัดแต่งกิ่ง การจำกัดความลึกของต้นไม้ หรือการกำหนดจำนวนตัวอย่างขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับการแยกโหนดจะช่วยป้องกันการติดตั้งมากเกินไป

5. ความเชื่อมั่นและความน่าจะเป็นในการทำนาย

• ในการจำแนกประเภท แผนผังการตัดสินใจสามารถให้ความน่าจะเป็นของชั้นเรียนโดยพิจารณาจากการกระจายตัวของตัวอย่างในโหนดใบ สำหรับการถดถอย จะให้เอาต์พุตต่อเนื่องตามค่าเฉลี่ยหรือค่าส่วนใหญ่ในโหนดปลายสุด

6. การตีความ

• ข้อดีอย่างหนึ่งที่สำคัญของแผนผังการตัดสินใจคือความสามารถในการตีความได้ มองเห็นและเข้าใจได้ง่าย ช่วยให้เข้าใจถึงคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดในการตัดสินใจ

7. วิธีการทั้งมวล

• แผนผังการตัดสินใจสามารถนำมารวมกันในวิธีการทั้งมวล เช่น Random Forests หรือ Gradient Boosting เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความทนทาน

แผนผังการตัดสินใจนำเสนอแนวทางที่ตรงไปตรงมาแต่ทรงพลังในการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูล อย่างไรก็ตาม พวกเขาอาจต้องดิ้นรนกับข้อมูลบางประเภทที่ไม่ได้แบ่งแยกอย่างดีตามขอบเขตการตัดสินใจง่ายๆ หรือเมื่อมีคุณสมบัติที่รบกวนหรือไม่เกี่ยวข้อง