Rozhodovacie stromy sú populárny a výkonný nástroj používaný v rôznych oblastiach, ako je strojové učenie, dolovanie údajov a štatistika. Poskytujú jasný a intuitívny spôsob rozhodovania na základe údajov modelovaním vzťahov medzi rôznymi premennými. Tento článok je o tom, čo sú rozhodovacie stromy, ako fungujú, ich výhody a nevýhody a ich aplikácie.

Čo je to rozhodovací strom?

A rozhodovací strom je štruktúra podobná vývojovému diagramu používaná na prijímanie rozhodnutí alebo predpovedí. Pozostáva z uzlov reprezentujúcich rozhodnutia alebo testy atribútov, vetiev reprezentujúcich výsledok týchto rozhodnutí a listových uzlov reprezentujúcich konečné výsledky alebo predpovede. Každý vnútorný uzol zodpovedá testu atribútu, každá vetva zodpovedá výsledku testu a každý listový uzol zodpovedá označeniu triedy alebo spojitej hodnote.

Štruktúra rozhodovacieho stromu

1. Koreňový uzol : Predstavuje celý súbor údajov a počiatočné rozhodnutie, ktoré sa má urobiť.
2. Vnútorné uzly : Predstavuje rozhodnutia alebo testy vlastností. Každý vnútorný uzol má jednu alebo viac vetiev.
3. Pobočky : Predstavuje výsledok rozhodnutia alebo testu, ktorý vedie k inému uzlu.
4. Listové uzly : Predstavuje konečné rozhodnutie alebo predpoveď. V týchto uzloch sa nevyskytujú žiadne ďalšie štiepenia.

Ako fungujú rozhodovacie stromy?

Proces vytvárania rozhodovacieho stromu zahŕňa:

1. Výber najlepšieho atribútu : Pomocou metriky, ako je nečistota Gini, entropia alebo zisk informácií, sa vyberie najlepší atribút na rozdelenie údajov.
2. Rozdelenie množiny údajov : Množina údajov je rozdelená na podmnožiny na základe vybratého atribútu.
3. Opakovanie procesu : Proces sa rekurzívne opakuje pre každú podmnožinu, čím sa vytvorí nový vnútorný uzol alebo koncový uzol, kým nie je splnené kritérium zastavenia (napr. všetky inštancie v uzle patria do rovnakej triedy alebo sa nedosiahne preddefinovaná hĺbka).

Metriky pre rozdelenie

• Nečistota Gini : Meria pravdepodobnosť nesprávnej klasifikácie novej inštancie, ak bola náhodne klasifikovaná podľa rozloženia tried v súbore údajov.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , kde pi je pravdepodobnosť, že inštancia bude zaradená do konkrétnej triedy.
• Entropia : Meria množstvo neistoty alebo nečistôt v súbore údajov.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , kde pi je pravdepodobnosť, že inštancia bude zaradená do konkrétnej triedy.
• Zisk informácií : Meria zníženie entropie alebo nečistoty Gini po rozdelení súboru údajov na atribút.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , kde Od je podmnožinou D po rozdelení atribútom.

Výhody rozhodovacích stromov

• Jednoduchosť a interpretovateľnosť : Rozhodovacie stromy sa dajú ľahko pochopiť a interpretovať. Vizuálna reprezentácia úzko odzrkadľuje ľudské rozhodovacie procesy.
• Všestrannosť : Dá sa použiť pre klasifikačné aj regresné úlohy.
• Nie je potrebné škálovanie funkcií : Rozhodovacie stromy nevyžadujú normalizáciu ani škálovanie údajov.
• Zvláda nelineárne vzťahy : Schopný zachytiť nelineárne vzťahy medzi funkciami a cieľovými premennými.

Nevýhody rozhodovacích stromov

• Overfitting : Rozhodovacie stromy môžu ľahko preplniť trénovacie údaje, najmä ak sú hlboké s mnohými uzlami.
• Nestabilita : Malé odchýlky v údajoch môžu viesť k vygenerovaniu úplne iného stromu.
• Zaujatosť smerom k funkciám s viacerými úrovňami : Funkcie s viacerými úrovňami môžu dominovať stromovej štruktúre.

Prerezávanie

Prekonať overfitting, prerezávanie používajú sa techniky. Prerezávanie znižuje veľkosť stromu odstránením uzlov, ktoré poskytujú malý výkon pri klasifikácii inštancií. Existujú dva hlavné typy prerezávania:

• Predrezávanie (včasné zastavenie) : Zastaví rast stromu, keď splní určité kritériá (napr. maximálna hĺbka, minimálny počet vzoriek na list).
• Post-prerezávanie : Odstráni konáre z úplne dospelého stromu, ktoré neposkytujú významnú silu.

Aplikácie rozhodovacích stromov

• Obchodné rozhodovanie : Používa sa pri strategickom plánovaní a prideľovaní zdrojov.
• Zdravotná starostlivosť : Pomáha pri diagnostike chorôb a navrhovaní liečebných plánov.
• Financie : Pomáha pri úverovom skóringu a hodnotení rizika.
• marketing : Používa sa na segmentáciu zákazníkov a predpovedanie správania zákazníkov.

Úvod do rozhodovacieho stromu

• Rozhodovací strom v strojovom učení
• Výhody a nevýhody regresie rozhodovacieho stromu v strojovom učení
• Rozhodovací strom v softvérovom inžinierstve

Implementácia v špecifických programovacích jazykoch

• Julia :
  • Klasifikátory rozhodovacích stromov v Julii
• R :
  • Rozhodovací strom v programovaní R
  • Rozhodovací strom pre regresiu v programovaní R
  • Klasifikátory rozhodovacích stromov v programovaní R
• Python :
  • Python | Regresia rozhodovacieho stromu pomocou sklearn
  • Python | Implementácia rozhodovacieho stromu
  • Klasifikácia textu pomocou rozhodovacích stromov v Pythone
  • Odovzdanie kategorických údajov do rozhodovacieho stromu Sklearn
• MATLAB :
  • Ako vytvoriť rozhodovací strom v MATLAB?

Koncepty a metriky v rozhodovacích stromoch

• Metriky :
  • ML | Nečistota a entropia Gini v rozhodovacom strome
  • Ako vypočítať zisk informácií v rozhodovacom strome?
  • Ako vypočítať očakávanú hodnotu v rozhodovacom strome?
  • Ako vypočítať chybu školenia v rozhodovacom strome?
  • Ako vypočítať Gini index v rozhodovacom strome?
  • Ako vypočítať entropiu v rozhodovacom strome?
• Kritériá rozdelenia :
  • Ako určiť najlepšie rozdelenie v rozhodovacom strome?

Algoritmy a varianty rozhodovacieho stromu

• Algoritmy všeobecného rozhodovacieho stromu :
  • Algoritmy rozhodovacieho stromu
• Pokročilé algoritmy :
  • C5.0 Algoritmus rozhodovacieho stromu

Porovnávacia analýza a rozdiely

• S inými modelmi :
  • ML | Logistická regresia v/s klasifikácia rozhodovacieho stromu
  • Rozdiel medzi náhodným lesom a rozhodovacím stromom
  • KNN vs rozhodovací strom v strojovom učení
  • Rozhodovacie stromy vs klastrovacie algoritmy vs lineárna regresia
• V rámci konceptov rozhodovacieho stromu :
  • Rozdiel medzi rozhodovacou tabuľkou a rozhodovacím stromom
  • Rozhodnutie o nákupe alebo rozhodovacia tabuľka

Aplikácie rozhodovacích stromov

• Špecifické aplikácie :
  • Predpoveď srdcových chorôb | Algoritmus rozhodovacieho stromu | Videá

Optimalizácia a výkon

• Prerezávanie a prerezávanie :
  • Prerezávanie rozhodovacích stromov
  • Nadmerné vybavenie v modeloch rozhodovacieho stromu
• Riešenie problémov s údajmi :
  • Spracovanie chýbajúcich údajov v modeloch rozhodovacieho stromu
• Ladenie hyperparametrov :
  • Ako vyladiť rozhodovací strom v ladení hyperparametrov
• Škálovateľnosť :
  • Škálovateľnosť a indukcia rozhodovacieho stromu v dolovaní údajov
• Vplyv hĺbky :
  • Ako hĺbka rozhodovacieho stromu ovplyvňuje presnosť

Funkcionalita a výber

• Výber funkcií pomocou rozhodovacieho stromu
• Riešenie problému multikolinearity pomocou rozhodovacieho stromu

Vizualizácie a interpretovateľnosť

• Ako vizualizovať rozhodovací strom z náhodného lesa