Дерево рішень — це популярний алгоритм, який використовується як для завдань класифікації, так і для регресії. Вони працюють шляхом рекурсивного поділу даних на підмножини на основі ознак, які найкраще відокремлюють цільову змінну.
Кроки для прогнозування та прийняття рішень
1. Конструкція дерева
-
Кореневий вузол: починається з усього набору даних.
-
Вибір функції: вибирає найкращу функцію для поділу даних на підмножини. «Найкраща» функція визначається за критерієм (наприклад, домішка Джіні або приріст інформації).
-
Розбиття: Розділяє дані на підмножини на основі значень обраної функції.
-
Рекурсивне розбиття: продовжує цей процес для кожної підмножини, створюючи гілки або вузли, доки не будуть виконані певні критерії зупинки (наприклад, досягнення максимальної глибини або надто мало вибірок).
2. Прийняття рішень і прогнозування
-
Обхід: під час створення прогнозів для нових даних він обходить дерево на основі значень ознак для цієї точки даних.
-
Оцінка вузла: на кожному вузлі перевіряється значення функції щодо порогового значення та рухається вниз по дереву, слідуючи відповідній гілці.
-
Ліцеві вузли: зрештою він досягає листового вузла, який забезпечує остаточний прогноз або рішення.
3. Обробка категоріальних і числових ознак
-
Для категоріальних ознак дерева рішень можна просто розділити на основі різних категорій.
-
Для числових характеристик дерева рішень пробують різні порогові значення для оптимального розподілу даних.
4. Робота з переобладнанням
- Дерева рішень схильні до переобладнання. Такі методи, як обрізка, обмеження глибини дерева або встановлення мінімальної кількості зразків, необхідних для розбиття вузла, допомагають запобігти переобладнанню.
5. Впевненість і вірогідність прогнозу
- У класифікації дерева рішень можуть надавати ймовірності класів на основі розподілу вибірок у листових вузлах. Для регресії він забезпечує безперервний вихід на основі середнього або основного значення в листових вузлах.
6. Тлумачність
- Однією з суттєвих переваг дерев рішень є їхня можливість інтерпретації. Їх легко візуалізувати та зрозуміти, що дозволяє зрозуміти, які функції є найважливішими для прийняття рішень.
7. Ансамблеві методи
- Дерева рішень можна поєднувати в методи ансамблю, такі як Випадкові ліси або Підвищення градієнта, для підвищення продуктивності та надійності.
Дерева рішень пропонують простий, але потужний підхід до моделювання складних зв’язків у даних. Однак вони можуть мати проблеми з певними типами даних, які погано розподіляються на основі простих меж рішень або коли є шумні чи нерелевантні функції.
