Sprendimų medžiai yra populiarus ir galingas įrankis, naudojamas įvairiose srityse, tokiose kaip mašininis mokymasis, duomenų gavyba ir statistika. Jie suteikia aiškų ir intuityvų būdą priimti sprendimus remiantis duomenimis, modeliuojant skirtingų kintamųjų ryšius. Šiame straipsnyje kalbama apie tai, kas yra sprendimų medžiai, kaip jie veikia, apie jų pranašumus ir trūkumus bei pritaikymą.

spyruoklinių batų anotacijos

Kas yra sprendimų medis?

A sprendimų medis yra į schemą panaši struktūra, naudojama sprendimams ar prognozėms priimti. Jį sudaro mazgai, vaizduojantys sprendimus arba atributų testus, šakos, atspindinčios šių sprendimų rezultatus, ir lapų mazgai, vaizduojantys galutinius rezultatus arba prognozes. Kiekvienas vidinis mazgas atitinka atributo testą, kiekviena šaka atitinka testo rezultatą, o kiekvienas lapo mazgas atitinka klasės etiketę arba nuolatinę reikšmę.

Sprendimų medžio struktūra

1. Šakninis mazgas : atstovauja visam duomenų rinkiniui ir pirminiam sprendimui, kurį reikia priimti.
2. Vidiniai mazgai : reprezentuoja sprendimus arba atributų testus. Kiekvienas vidinis mazgas turi vieną ar daugiau šakų.
3. Filialai : atspindi sprendimo arba testo, vedančio į kitą mazgą, rezultatą.
4. Lapų mazgai : atspindi galutinį sprendimą arba prognozę. Šiuose mazguose daugiau skilimų nevyksta.

Kaip veikia sprendimų medžiai?

Sprendimų medžio kūrimo procesas apima:

1. Geriausios savybės pasirinkimas : naudojant tokią metriką, kaip Gini priemaiša, entropija arba informacijos padidėjimas, pasirenkamas geriausias duomenų skaidymo atributas.
2. Duomenų rinkinio padalijimas : duomenų rinkinys padalijamas į poaibius pagal pasirinktą atributą.
3. Proceso kartojimas : procesas kartojamas rekursyviai kiekvienam pogrupiui, sukuriant naują vidinį mazgą arba lapo mazgą, kol įvykdomas sustabdymo kriterijus (pvz., visi mazgo atvejai priklauso tai pačiai klasei arba pasiekiamas iš anksto nustatytas gylis).

Padalijimo metrika

• Gini priemaiša : įvertina naujo egzemplioriaus neteisingo klasifikavimo tikimybę, jei jis buvo atsitiktinai klasifikuojamas pagal klasių pasiskirstymą duomenų rinkinyje.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , kur pi yra tikimybė, kad egzempliorius bus priskirtas tam tikrai klasei.
• Entropija : matuoja neapibrėžtumo arba priemaišų kiekį duomenų rinkinyje.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , kur pi yra tikimybė, kad egzempliorius bus priskirtas tam tikrai klasei.
• Informacijos gavimas : matuoja entropijos arba Gini priemaišų sumažėjimą po to, kai duomenų rinkinys yra padalintas į atributą.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , kur Nuo yra poaibis D išskaidžius pagal atributą.

Sprendimų medžių privalumai

• Paprastumas ir aiškinamumas : Sprendimų medžius lengva suprasti ir interpretuoti. Vaizdinis vaizdas glaudžiai atspindi žmogaus sprendimų priėmimo procesus.
• Universalumas : gali būti naudojamas tiek klasifikavimo, tiek regresijos užduotims atlikti.
• Nereikia keisti funkcijų mastelio : sprendimų medžiams nereikia normalizuoti arba keisti duomenų mastelio.
• Tvarko nelinijinius ryšius : gali užfiksuoti netiesinius ryšius tarp savybių ir tikslinių kintamųjų.

Sprendimų medžių trūkumai

• Pernelyg pritaikymas : Sprendimų medžiai gali lengvai pritaikyti mokymo duomenis, ypač jei juose yra daug mazgų.
• Nestabilumas : Dėl nedidelių duomenų skirtumų gali būti sukurtas visiškai kitoks medis.
• Polinkis į funkcijas su daugiau lygių : Daugiau lygių turinčios savybės gali dominuoti medžio struktūroje.

Genėjimas

Įveikti permontavimas, genėjimas naudojamos technikos. Genėjimas sumažina medžio dydį pašalindamas mazgus, kurie suteikia mažai galios klasifikuojant egzempliorius. Yra du pagrindiniai genėjimo tipai:

• Išankstinis genėjimas (ankstyvas stabdymas) : Sustabdo medžio augimą, kai jis atitinka tam tikrus kriterijus (pvz., maksimalus gylis, minimalus mėginių skaičius viename lape).
• Po genėjimo : Pašalina šakas nuo visiškai užaugusio medžio, kurios nesuteikia didelės galios.

Sprendimų medžių taikymai

• Verslo sprendimų priėmimas : Naudojamas strateginiam planavimui ir išteklių paskirstymui.
• Sveikatos apsauga : padeda diagnozuoti ligas ir pasiūlyti gydymo planus.
• Finansai : padeda įvertinti kredito balus ir riziką.
• Rinkodara : Naudojamas klientams segmentuoti ir klientų elgesiui numatyti.

Įvadas į sprendimų medį

• Mašininio mokymosi sprendimų medis
• Mašininio mokymosi sprendimų medžio regresijos privalumai ir trūkumai
• Sprendimų medis programinės įrangos inžinerijoje

Diegimas specialiomis programavimo kalbomis

• Julija :
  • Sprendimų medžio klasifikatoriai Julijoje
• R :
  • Sprendimų medis programuojant R
  • Regresijos sprendimų medis programuojant R
  • Sprendimų medžio klasifikatoriai programuojant R
• Python :
  • Python | Sprendimų medžio regresija naudojant sklearn
  • Python | Sprendimų medžio įgyvendinimas
  • Teksto klasifikavimas naudojant sprendimų medžius Python
  • Kategorinių duomenų perdavimas į Sklearn sprendimų medį
• MATLAB :
  • Kaip sukurti sprendimų medį MATLAB?

Sąvokos ir metrika sprendimų medžiuose

• Metrika :
  • ML | Gini priemaiša ir entropija sprendimų medyje
  • Kaip apskaičiuoti informacijos gavimą sprendimų medyje?
  • Kaip apskaičiuoti numatomą vertę sprendimų medyje?
  • Kaip apskaičiuoti mokymo klaidą sprendimų medyje?
  • Kaip apskaičiuoti Gini indeksą sprendimų medyje?
  • Kaip apskaičiuoti entropiją sprendimų medyje?
• Padalijimo kriterijai :
  • Kaip nustatyti geriausią sprendimų medžio padalijimą?

Sprendimų medžio algoritmai ir variantai

• Bendrieji sprendimų medžio algoritmai :
  • Sprendimų medžio algoritmai
• Išplėstiniai algoritmai :
  • C5.0 Sprendimų medžio algoritmas

Lyginamoji analizė ir skirtumai

• Su kitais modeliais :
  • ML | Logistinė regresija v/s sprendimų medžio klasifikacija
  • Skirtumas tarp atsitiktinio miško ir sprendimų medžio
  • KNN prieš sprendimų medį mašininiame mokyme
  • Sprendimų medžiai vs klasterizacijos algoritmai vs tiesinė regresija
• Sprendimų medžio koncepcijose :
  • Skirtumas tarp sprendimų lentelės ir sprendimų medžio
  • Pirkimo sprendimas arba sprendimų lentelė

Sprendimų medžių taikymai

• Konkrečios programos :
  • Širdies ligų prognozė | Sprendimų medžio algoritmas | Vaizdo įrašai

Optimizavimas ir našumas

• Genėjimas ir permontavimas :
  • Sprendimų medžių genėjimas
  • Per didelis pritaikymas sprendimų medžio modeliuose
• Duomenų problemų tvarkymas :
  • Trūkstamų duomenų tvarkymas sprendimų medžio modeliuose
• Hiperparametrų derinimas :
  • Kaip suderinti sprendimų medį naudojant hiperparametrų derinimą
• Mastelio keitimas :
  • Mastelio keitimas ir sprendimų medžio indukcija duomenų gavyboje
• Gylio poveikis :
  • Kaip sprendimų medžio gylis veikia tikslumą

Funkcijų projektavimas ir pasirinkimas

• Funkcijos pasirinkimas naudojant sprendimų medį
• Daugiakolineariškumo problemos sprendimas sprendimų medžiu

Vizualizacijos ir interpretacija

• Kaip vizualizuoti sprendimų medį iš atsitiktinio miško