Cây quyết định là một thuật toán phổ biến được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy. Chúng hoạt động bằng cách phân vùng đệ quy dữ liệu thành các tập hợp con dựa trên các đặc điểm phân tách biến mục tiêu tốt nhất.
##Các bước đưa ra dự đoán và xử lý việc ra quyết định
1. Xây dựng cây
-
Nút gốc: Bắt đầu với toàn bộ tập dữ liệu.
-
Lựa chọn tính năng: Lựa chọn tính năng tốt nhất để chia dữ liệu thành các tập con. Tính năng "tốt nhất" được xác định theo tiêu chí (như tạp chất Gini hoặc thu được thông tin).
-
Tách: Chia dữ liệu thành các tập con dựa trên giá trị của đối tượng được chọn.
-
Phân tách đệ quy: Tiếp tục quá trình này cho từng tập hợp con, tạo các nhánh hoặc nút cho đến khi đáp ứng các tiêu chí dừng nhất định (như đạt độ sâu tối đa hoặc có quá ít mẫu).
2. Ra quyết định và dự đoán
-
Traversal: Khi đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới, nó duyệt cây dựa trên các giá trị đặc trưng cho điểm dữ liệu đó.
-
Đánh giá nút: Tại mỗi nút, nó kiểm tra giá trị của đối tượng theo ngưỡng và di chuyển xuống cây theo nhánh thích hợp.
-
Nút lá: Cuối cùng, nó đến nút lá đưa ra dự đoán hoặc quyết định cuối cùng.
3. Xử lý các tính năng phân loại và số
-
Đối với các đặc điểm phân loại, cây quyết định có thể được phân chia đơn giản dựa trên các danh mục khác nhau.
-
Đối với các đặc trưng số, cây quyết định thử các ngưỡng khác nhau để phân chia dữ liệu một cách tối ưu.
4. Xử lý quá mức
- Cây quyết định có xu hướng bị quá khớp. Các kỹ thuật như cắt tỉa, giới hạn độ sâu của cây hoặc đặt số lượng mẫu tối thiểu cần thiết để phân chia một nút giúp ngăn chặn việc trang bị quá mức.
5. Độ tin cậy và xác suất dự đoán
- Trong phân loại, cây quyết định có thể đưa ra xác suất của lớp dựa trên sự phân bố mẫu trong các nút lá. Đối với hồi quy, nó cung cấp đầu ra liên tục dựa trên giá trị trung bình hoặc đa số trong các nút lá.
6. Có thể hiểu được
- Một trong những ưu điểm đáng kể của cây quyết định là khả năng diễn giải của chúng. Chúng dễ dàng được hình dung và hiểu rõ, cho phép hiểu rõ những tính năng nào là quan trọng nhất trong việc đưa ra quyết định.
7. Phương pháp tập hợp
- Cây quyết định có thể được kết hợp trong các phương pháp tổng hợp như Rừng ngẫu nhiên hoặc Tăng cường độ dốc để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy.
Cây quyết định cung cấp một cách tiếp cận đơn giản nhưng mạnh mẽ để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Tuy nhiên, họ có thể gặp khó khăn với một số loại dữ liệu nhất định không được phân chia hiệu quả dựa trên các ranh giới quyết định đơn giản hoặc khi có các đặc điểm nhiễu hoặc không liên quan.
