Beslutsträd är ett populärt och kraftfullt verktyg som används inom olika områden som maskininlärning, datautvinning och statistik. De ger ett tydligt och intuitivt sätt att fatta beslut baserat på data genom att modellera sambanden mellan olika variabler. Den här artikeln handlar om vad beslutsträd är, hur de fungerar, deras fördelar och nackdelar och deras tillämpningar.

Vad är ett beslutsträd?

A beslutsträd är en flödesschemaliknande struktur som används för att fatta beslut eller förutsägelser. Den består av noder som representerar beslut eller tester på attribut, grenar som representerar resultatet av dessa beslut och bladnoder som representerar slutliga resultat eller förutsägelser. Varje intern nod motsvarar ett test på ett attribut, varje gren motsvarar resultatet av testet och varje bladnod motsvarar en klassetikett eller ett kontinuerligt värde.

Ett beslutsträds struktur

1. Rotnod : Representerar hela datasetet och det första beslutet som ska fattas.
2. Interna noder : Representerar beslut eller tester på attribut. Varje intern nod har en eller flera grenar.
3. Grenar : Representera resultatet av ett beslut eller test, vilket leder till en annan nod.
4. Bladnoder : Representerar det slutliga beslutet eller förutsägelsen. Inga ytterligare uppdelningar sker vid dessa noder.

Hur fungerar beslutsträd?

Processen att skapa ett beslutsträd innefattar:

räv vs varg

1. Välja det bästa attributet : Med hjälp av ett mått som Gini-orenhet, entropi eller informationsförstärkning väljs det bästa attributet för att dela upp data.
2. Dela upp datamängden : Datauppsättningen delas upp i delmängder baserat på det valda attributet.
3. Upprepa processen : Processen upprepas rekursivt för varje delmängd, vilket skapar en ny intern nod eller bladnod tills ett stoppkriterium är uppfyllt (t.ex. alla instanser i en nod tillhör samma klass eller ett fördefinierat djup har uppnåtts).

Mätvärden för uppdelning

• Gini orenhet : Mäter sannolikheten för en felaktig klassificering av en ny instans om den klassificerades slumpmässigt enligt fördelningen av klasser i datamängden.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , var pi är sannolikheten för att en instans klassificeras i en viss klass.
• Entropi : Mäter mängden osäkerhet eller orenhet i datamängden.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , var pi är sannolikheten för att en instans klassificeras i en viss klass.
• Informationsvinst : Mäter minskningen av entropi eller Gini-förorening efter att en datauppsättning har delats på ett attribut.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , var Från är delmängden av D efter uppdelning med ett attribut.

Fördelar med beslutsträd

• Enkelhet och tolkningsbarhet : Beslutsträd är lätta att förstå och tolka. Den visuella representationen speglar nära mänskliga beslutsprocesser.
• Mångsidighet : Kan användas för både klassificerings- och regressionsuppgifter.
• Inget behov av funktionsskalning : Beslutsträd kräver inte normalisering eller skalning av data.
• Hanterar icke-linjära relationer : Kan fånga icke-linjära samband mellan funktioner och målvariabler.

Nackdelar med beslutsträd

• Överanpassning : Beslutsträd kan lätt överpassa träningsdata, speciellt om de är djupa med många noder.
• Instabilitet : Små variationer i data kan resultera i att ett helt annat träd genereras.
• Bias mot funktioner med fler nivåer : Funktioner med fler nivåer kan dominera trädstrukturen.

Beskärning

Att komma över övermontering, beskärning tekniker används. Beskärning minskar storleken på trädet genom att ta bort noder som ger lite kraft vid klassificering av instanser. Det finns två huvudtyper av beskärning:

• Förbeskärning (tidigt stopp) : Stoppar trädet från att växa när det uppfyller vissa kriterier (t.ex. maximalt djup, minsta antal prover per blad).
• Efterbeskärning : Tar bort grenar från ett fullvuxet träd som inte ger nämnvärd kraft.

Tillämpningar av beslutsträd

• Affärsbeslutsfattande : Används vid strategisk planering och resursallokering.
• Sjukvård : Hjälper till att diagnostisera sjukdomar och föreslå behandlingsplaner.
• Finansiera : Hjälper till med kreditvärdering och riskbedömning.
• Marknadsföring : Används för att segmentera kunder och förutsäga kundbeteende.

Introduktion till beslutsträd

• Beslutsträd i maskininlärning
• För- och nackdelar med beslutsträdsregression i maskininlärning
• Beslutsträd inom mjukvaruteknik

Implementering i specifika programmeringsspråk

• Julia :
  • Decision Tree Classifiers i Julia
• R :
  • Beslutsträd i R-programmering
  • Beslutsträd för regression i R-programmering
  • Decision Tree Classifiers i R-programmering
• Pytonorm :
  • Python | Beslutsträdsregression med sklearn
  • Python | Implementering av beslutsträd
  • Textklassificering med hjälp av beslutsträd i Python
  • Skickar kategorisk data till Sklearn Decision Tree
• MATLAB :
  • Hur man bygger beslutsträd i MATLAB?

Begrepp och mått i beslutsträd

• Metrik :
  • ML | Gini-orenhet och entropi i beslutsträdet
  • Hur beräknar man informationsvinst i beslutsträdet?
  • Hur beräknar man förväntat värde i beslutsträdet?
  • Hur beräknar man träningsfel i beslutsträdet?
  • Hur man beräknar Gini Index i beslutsträd?
  • Hur man beräknar entropi i beslutsträd?
• Uppdelningskriterier :
  • Hur bestämmer man den bästa splittringen i beslutsträdet?

Beslutsträdsalgoritmer och varianter

• Algoritmer för allmänna beslutsträd :
  • Beslutsträdsalgoritmer
• Avancerade algoritmer :
  • C5.0 Algoritm för beslutsträd

Jämförande analys och skillnader

• Med andra modeller :
  • ML | Logistic Regression v/s Decision Tree Classification
  • Skillnaden mellan Random Forest och Decision Tree
  • KNN vs beslutsträd i maskininlärning
  • Beslutsträd vs klustringsalgoritmer vs linjär regression
• Inom beslutsträdskoncept :
  • Skillnad mellan beslutstabell och beslutsträd
  • Make-Buy-beslutet eller beslutstabellen

Tillämpningar av beslutsträd

• Specifika applikationer :
  • Hjärtsjukdomsförutsägelse | Beslutsträdsalgoritm | videoklipp

Optimering och prestanda

• Beskärning och övermontering :
  • Beskärning av beslutsträd
  • Övermontering i beslutsträdsmodeller
• Hantera dataproblem :
  • Hantering av saknade data i beslutsträdsmodeller
• Inställning av hyperparameter :
  • Hur man ställer in ett beslutsträd i hyperparameterjustering
• Skalbarhet :
  • Skalbarhet och beslutsträdsinduktion i datautvinning
• Inverkan av djup :
  • Hur beslutsträdets djup påverkar noggrannheten

Funktionsteknik och urval

• Funktionsval med hjälp av beslutsträd
• Lösa multikollinearitetsproblemet med beslutsträd

Visualiseringar och tolkbarhet

• Hur man visualiserar ett beslutsträd från en slumpmässig skog