Beslutningstræer er et populært og kraftfuldt værktøj, der bruges inden for forskellige områder såsom maskinlæring, datamining og statistik. De giver en klar og intuitiv måde at træffe beslutninger baseret på data ved at modellere relationerne mellem forskellige variabler. Denne artikel handler om, hvad beslutningstræer er, hvordan de fungerer, deres fordele og ulemper og deres anvendelser.

Hvad er et beslutningstræ?

EN beslutningstræ er en flowchart-lignende struktur, der bruges til at træffe beslutninger eller forudsigelser. Den består af noder, der repræsenterer beslutninger eller test af attributter, grene, der repræsenterer resultatet af disse beslutninger, og bladknuder, der repræsenterer endelige resultater eller forudsigelser. Hver intern node svarer til en test på en attribut, hver gren svarer til resultatet af testen, og hver bladnode svarer til en klasseetiket eller en kontinuert værdi.

Opbygning af et beslutningstræ

1. Root Node : Repræsenterer hele datasættet og den første beslutning, der skal træffes.
2. Interne knudepunkter : Repræsentere beslutninger eller test af attributter. Hver intern node har en eller flere grene.
3. Grene : Repræsenter resultatet af en beslutning eller test, der fører til en anden knude.
4. Bladknuder : Repræsenter den endelige beslutning eller forudsigelse. Der forekommer ingen yderligere opdelinger ved disse knudepunkter.

Hvordan virker beslutningstræer?

Processen med at oprette et beslutningstræ involverer:

1. Valg af den bedste egenskab : Ved at bruge en metrik som Gini-urenhed, entropi eller informationsforøgelse vælges den bedste egenskab til at opdele dataene.
2. Opdeling af datasættet : Datasættet er opdelt i undersæt baseret på den valgte attribut.
3. Gentagelse af processen : Processen gentages rekursivt for hver delmængde, hvilket skaber en ny intern knude eller bladknude, indtil et stopkriterium er opfyldt (f.eks. hører alle forekomster i en knude til den samme klasse, eller en foruddefineret dybde er nået).

Metrik til opdeling

• Gini Urenhed : Måler sandsynligheden for en forkert klassificering af en ny instans, hvis den blev tilfældigt klassificeret i henhold til fordelingen af ​​klasser i datasættet.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , hvor pi er sandsynligheden for, at en instans klassificeres i en bestemt klasse.
• Entropi : Måler mængden af ​​usikkerhed eller urenhed i datasættet.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , hvor pi er sandsynligheden for, at en instans klassificeres i en bestemt klasse.
• Informationsgevinst : Måler reduktionen i entropi eller Gini-urenhed, efter at et datasæt er opdelt på en attribut.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , hvor Fra er delmængden af D efter opdeling med en attribut.

Fordele ved beslutningstræer

• Enkelhed og fortolkning : Beslutningstræer er nemme at forstå og fortolke. Den visuelle repræsentation afspejler tæt menneskets beslutningsprocesser.
• Alsidighed : Kan bruges til både klassifikations- og regressionsopgaver.
• Intet behov for funktionsskalering : Beslutningstræer kræver ikke normalisering eller skalering af dataene.
• Håndterer ikke-lineære relationer : I stand til at fange ikke-lineære forhold mellem funktioner og målvariabler.

Ulemper ved beslutningstræer

• Overfitting : Beslutningstræer kan nemt overpasse træningsdataene, især hvis de er dybe med mange noder.
• Ustabilitet : Små variationer i dataene kan resultere i, at et helt andet træ bliver genereret.
• Bias mod funktioner med flere niveauer : Funktioner med flere niveauer kan dominere træstrukturen.

Beskæring

At overvinde overfitting, beskæring teknikker bruges. Beskæring reducerer størrelsen af ​​træet ved at fjerne noder, der giver lidt strøm til at klassificere tilfælde. Der er to hovedtyper af beskæring:

• Forbeskæring (tidlig stop) : Stopper træet i at vokse, når det opfylder visse kriterier (f.eks. maksimal dybde, minimum antal prøver pr. blad).
• Efterbeskæring : Fjerner grene fra et fuldt udvokset træ, der ikke giver væsentlig kraft.

Anvendelser af beslutningstræer

• Forretningsbeslutningstagning : Anvendes i strategisk planlægning og ressourceallokering.
• Sundhedspleje : Hjælper med at diagnosticere sygdomme og foreslå behandlingsplaner.
• Finansiere : Hjælper med kreditvurdering og risikovurdering.
• Markedsføring : Bruges til at segmentere kunder og forudsige kundeadfærd.

Introduktion til beslutningstræ

• Beslutningstræ i maskinlæring
• Fordele og ulemper ved beslutningstræregression i maskinlæring
• Beslutningstræ i Software Engineering

Implementering i specifikke programmeringssprog

• Julia :
  • Decision Tree Classifiers i Julia
• R :
  • Beslutningstræ i R-programmering
  • Beslutningstræ for regression i R-programmering
  • Decision Tree Classifiers i R-programmering
• Python :
  • Python | Decision Tree Regression ved hjælp af sklearn
  • Python | Implementering af beslutningstræ
  • Tekstklassificering ved hjælp af beslutningstræer i Python
  • Videregivelse af kategoriske data til Sklearn Decision Tree
• MATLAB :
  • Hvordan bygger man et beslutningstræ i MATLAB?

Begreber og målinger i beslutningstræer

• Metrics :
  • ML | Gini-urenhed og entropi i beslutningstræet
  • Hvordan beregner man informationsgevinst i beslutningstræet?
  • Hvordan beregner man forventet værdi i beslutningstræet?
  • Hvordan beregner man træningsfejl i beslutningstræet?
  • Hvordan beregner man Gini-indekset i beslutningstræet?
  • Hvordan beregner man entropi i beslutningstræet?
• Opdelingskriterier :
  • Hvordan bestemmer man den bedste opdeling i beslutningstræet?

Beslutningstræalgoritmer og varianter

• Generelle beslutningstræ-algoritmer :
  • Decision Tree Algoritmer
• Avancerede algoritmer :
  • C5.0 Algorithm of Decision Tree

Sammenlignende analyse og forskelle

• Med andre modeller :
  • ML | Logistisk regression v/s Decision Tree Classification
  • Forskellen mellem tilfældig skov og beslutningstræ
  • KNN vs Decision Tree i Machine Learning
  • Beslutningstræer vs klyngealgoritmer vs lineær regression
• Inden for beslutningstræ-koncepter :
  • Forskel mellem beslutningstabel og beslutningstræ
  • Make-Buy-beslutningen eller beslutningstabellen

Anvendelser af beslutningstræer

• Specifikke applikationer :
  • Forudsigelse af hjertesygdomme | Beslutningstræalgoritme | Videoer

Optimering og ydeevne

• Beskæring og overpasning :
  • Beskæring af beslutningstræer
  • Overfitting i Decision Tree-modeller
• Håndtering af dataproblemer :
  • Håndtering af manglende data i beslutningstræmodeller
• Tuning af hyperparameter :
  • Sådan indstilles et beslutningstræ i hyperparameterjustering
• Skalerbarhed :
  • Skalerbarhed og beslutningstræ-induktion i datamining
• Indvirkning af dybde :
  • Hvordan beslutningstræets dybde påvirker nøjagtigheden

Feature Engineering og udvælgelse

• Funktionsvalg ved hjælp af beslutningstræ
• Løsning af multikolinearitetsproblemet med beslutningstræ

Visualiseringer og fortolkelighed

• Sådan visualiseres et beslutningstræ fra en tilfældig skov