Päätöspuut ovat suosittu ja tehokas työkalu, jota käytetään eri aloilla, kuten koneoppimisessa, tiedon louhinnassa ja tilastoissa. Ne tarjoavat selkeän ja intuitiivisen tavan tehdä dataan perustuvia päätöksiä mallintamalla eri muuttujien välisiä suhteita. Tässä artikkelissa kerrotaan, mitä päätöspuut ovat, miten ne toimivat, niiden eduista ja haitoista sekä niiden sovelluksista.

ennakkotilaus läpikulku

Mikä on päätöspuu?

A päätöspuu on vuokaaviomainen rakenne, jota käytetään päätösten tai ennusteiden tekemiseen. Se koostuu solmuista, jotka edustavat päätöksiä tai attribuuttien testejä, haaroista, jotka edustavat näiden päätösten tuloksia, ja lehtisolmuista, jotka edustavat lopullisia tuloksia tai ennusteita. Jokainen sisäinen solmu vastaa attribuutin testiä, jokainen haara vastaa testin tulosta ja jokainen lehtisolmu vastaa luokkamerkintää tai jatkuvaa arvoa.

Päätöspuun rakenne

1. Juurisolmu : Edustaa koko tietojoukkoa ja alkuperäistä tehtävää päätöstä.
2. Sisäiset solmut : Edustavat attribuuttien päätöksiä tai testejä. Jokaisella sisäisellä solmulla on yksi tai useampi haara.
3. Oksat : Edustaa päätöksen tai testin tulosta, joka johtaa toiseen solmuun.
4. Lehtisolmut : edustaa lopullista päätöstä tai ennustetta. Näissä solmuissa ei tapahdu enempää jakoja.

Miten päätöspuut toimivat?

Päätöspuun luontiprosessi sisältää:

1. Parhaan ominaisuuden valitseminen : Käyttämällä metriikkaa, kuten Gini-epäpuhtautta, entropiaa tai tiedon vahvistusta, valitaan paras attribuutti tietojen jakamiseen.
2. Tietojoukon jakaminen : Tietojoukko jaetaan osajoukkoihin valitun määritteen perusteella.
3. Prosessin toistaminen : Prosessi toistetaan rekursiivisesti jokaiselle osajoukolle, jolloin luodaan uusi sisäinen solmu tai lehtisolmu, kunnes pysäytyskriteeri täyttyy (esim. kaikki solmun esiintymät kuuluvat samaan luokkaan tai ennalta määritetty syvyys saavutetaan).

Mittarit jakamista varten

• Gini Epäpuhtaus : Mittaa uuden ilmentymän virheellisen luokituksen todennäköisyyttä, jos se on luokiteltu satunnaisesti tietojoukon luokkajakauman mukaan.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , missä pi on todennäköisyys, että esiintymä luokitellaan tiettyyn luokkaan.
• Haje : Mittaa tietojoukon epävarmuuden tai epäpuhtauksien määrää.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , missä pi on todennäköisyys, että esiintymä luokitellaan tiettyyn luokkaan.
• Tietojen saanti : Mittaa entropian tai Gini-epäpuhtauden vähenemisen sen jälkeen, kun tietojoukko on jaettu määritteeseen.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , missä From on osajoukko D attribuutilla jakamisen jälkeen.

Päätöspuiden edut

• Yksinkertaisuus ja tulkittavuus : Päätöspuita on helppo ymmärtää ja tulkita. Visuaalinen esitys heijastelee läheisesti ihmisen päätöksentekoprosesseja.
• Monipuolisuus : Voidaan käyttää sekä luokitus- että regressiotehtäviin.
• Ei tarvetta ominaisuuksien skaalaukseen : Päätöspuut eivät vaadi tietojen normalisointia tai skaalausta.
• Käsittelee epälineaarisia suhteita : Pystyy kaappaamaan epälineaarisia suhteita ominaisuuksien ja kohdemuuttujien välillä.

Päätöspuiden haitat

• Ylisovitus : Päätöspuut voivat helposti ylisovittaa harjoitusdataa, varsinkin jos ne ovat syvällä monien solmujen kanssa.
• Epävakaus : Pienet vaihtelut tiedoissa voivat johtaa täysin erilaisen puun luomiseen.
• Puolustaa ominaisuuksia, joilla on enemmän tasoja : Ominaisuudet, joissa on enemmän tasoja, voivat hallita puurakennetta.

Leikkaaminen

Voittaa ylisovitus, karsiminen tekniikoita käytetään. Karsiminen pienentää puun kokoa poistamalla solmut, jotka tarjoavat vain vähän tehoa esiintymien luokittelussa. On olemassa kaksi päätyyppiä karsimista:

merkkijonojen joukko c ohjelmointi

• Esileikkaus (varhainen lopetus) : Pysäyttää puun kasvun, kun se täyttää tietyt kriteerit (esim. enimmäissyvyys, näytteiden vähimmäismäärä lehtiä kohti).
• Jälkileikkaus : Poistaa oksat täysikasvuisesta puusta, jotka eivät tuota merkittävää tehoa.

Päätöspuiden sovellukset

• Liiketoiminnan päätöksenteko : Käytetään strategisessa suunnittelussa ja resurssien allokoinnissa.
• Terveydenhuolto : Auttaa diagnosoimaan sairauksia ja ehdottamaan hoitosuunnitelmia.
• Rahoittaa : Auttaa luottoluokitusten ja riskien arvioinnissa.
• Markkinointi : Käytetään asiakkaiden segmentointiin ja asiakkaiden käyttäytymisen ennustamiseen.

Päätöspuun esittely

• Päätöspuu koneoppimisessa
• Päätöspuun regression hyvät ja huonot puolet koneoppimisessa
• Ohjelmistotekniikan päätöspuu

Toteutus tietyillä ohjelmointikielillä

• Julia :
  • Päätöspuuluokittelut Juliassa
• R :
  • Päätöspuu R-ohjelmoinnissa
  • R-ohjelmoinnin regression päätöspuu
  • Päätöspuuluokittelut R-ohjelmointiin
• Python :
  • Python | Päätöspuun regressio käyttämällä sklearnia
  • Python | Päätöspuun toteutus
  • Tekstin luokittelu Pythonin päätöspuiden avulla
  • Kategoristen tietojen välittäminen Sklearnin päätöspuuhun
• MATLAB :
  • Kuinka rakentaa päätöspuu MATLABissa?

Käsitteet ja mittarit päätöspuissa

• Mittarit :
  • ML | Gini-epäpuhtaus ja entropia päätöspuussa
  • Kuinka laskea tiedonsaanti päätöspuussa?
  • Kuinka laskea odotettu arvo päätöspuussa?
  • Kuinka laskea koulutusvirhe päätöspuussa?
  • Kuinka laskea Gini-indeksi päätöspuussa?
  • Kuinka laskea entropia päätöspuussa?
• Jakokriteerit :
  • Kuinka määrittää päätöspuun paras jako?

Päätöspuun algoritmit ja vaihtoehdot

• Yleiset päätöspuualgoritmit :
  • Päätöspuun algoritmit
• Kehittyneet algoritmit :
  • C5.0 Päätöspuun algoritmi

Vertaileva analyysi ja erot

• Muiden mallien kanssa :
  • ML | Logistic Regression v/s Decision Tree Classification
  • Ero satunnaisen metsän ja päätöspuun välillä
  • KNN vs päätöspuu koneoppimisessa
  • Päätöspuut vs. klusterointialgoritmit vs. lineaarinen regressio
• Päätöspuukonseptien sisällä :
  • Ero päätöstaulukon ja päätöspuun välillä
  • Tee ostopäätös tai päätöstaulukko

Päätöspuiden sovellukset

• Erityiset sovellukset :
  • Sydäntautien ennuste | Päätöspuualgoritmi | Videot

Optimointi ja suorituskyky

• Leikkaaminen ja yliasennus :
  • Päätöspuiden karsiminen
  • Ylisovitus päätöspuumalleissa
• Tietoihin liittyvien ongelmien käsittely :
  • Puuttuvien tietojen käsittely päätöspuumalleissa
• Hyperparametrien viritys :
  • Päätöspuun virittäminen hyperparametrivirityksessä
• Skaalautuvuus :
  • Skaalautuvuus ja päätöspuun induktio tiedon louhinnassa
• Syvyyden vaikutus :
  • Miten päätöspuun syvyys vaikuttaa tarkkuuteen

Ominaisuuden suunnittelu ja valinta

• Ominaisuuden valinta päätöspuun avulla
• Multikollineaarisuusongelman ratkaiseminen päätöspuulla

Visualisaatiot ja tulkinta

• Kuinka visualisoida päätöspuu satunnaisesta metsästä