Lēmumu koki ir populārs un spēcīgs rīks, ko izmanto dažādās jomās, piemēram, mašīnmācībā, datu ieguvē un statistikā. Tie nodrošina skaidru un intuitīvu veidu, kā pieņemt lēmumus, pamatojoties uz datiem, modelējot attiecības starp dažādiem mainīgajiem. Šis raksts ir par to, kas ir lēmumu koki, kā tie darbojas, to priekšrocībām un trūkumiem, kā arī to lietojumiem.

Kas ir lēmumu koks?

A lēmumu koks ir blokshēmai līdzīga struktūra, ko izmanto lēmumu pieņemšanai vai prognozēšanai. Tas sastāv no mezgliem, kas attēlo lēmumus vai atribūtu testus, zariem, kas atspoguļo šo lēmumu iznākumu, un lapu mezgliem, kas atspoguļo galīgos rezultātus vai prognozes. Katrs iekšējais mezgls atbilst atribūta pārbaudei, katrs zars atbilst testa rezultātam, un katrs lapas mezgls atbilst klases marķējumam vai nepārtrauktai vērtībai.

int pārvēršana par virkni java

Lēmumu koka struktūra

1. Saknes mezgls : atspoguļo visu datu kopu un sākotnējo lēmumu, kas jāpieņem.
2. Iekšējie mezgli : atspoguļo lēmumus vai atribūtu pārbaudes. Katram iekšējam mezglam ir viena vai vairākas filiāles.
3. Nozares : atspoguļo lēmuma vai pārbaudes rezultātu, kas noved pie cita mezgla.
4. Lapu mezgli : atspoguļo galīgo lēmumu vai prognozi. Šajos mezglos turpmākas šķelšanās nenotiek.

Kā darbojas lēmumu koki?

Lēmumu koka izveides process ietver:

statiskā java

1. Labākās īpašības izvēle : izmantojot metriku, piemēram, Džini piemaisījumu, entropiju vai informācijas pieaugumu, tiek atlasīts labākais atribūts datu sadalīšanai.
2. Datu kopas sadalīšana : datu kopa tiek sadalīta apakškopās, pamatojoties uz atlasīto atribūtu.
3. Procesa atkārtošana : process tiek atkārtots rekursīvi katrai apakškopai, izveidojot jaunu iekšējo mezglu vai lapas mezglu, līdz tiek izpildīts apturēšanas kritērijs (piemēram, visi mezgla gadījumi pieder vienai klasei vai tiek sasniegts iepriekš noteikts dziļums).

Sadalīšanas metrika

• Džini piemaisījums : mēra nepareizas jaunas instances klasifikācijas iespējamību, ja tā tika nejauši klasificēta atbilstoši klašu sadalījumam datu kopā.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , kur pi ir iespējamība, ka gadījums tiks klasificēts noteiktā klasē.
• Entropija : mēra nenoteiktības vai piemaisījumu daudzumu datu kopā.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , kur pi ir iespējamība, ka gadījums tiks klasificēts noteiktā klasē.
• Informācijas iegūšana : mēra entropijas vai Džini piemaisījumu samazināšanos pēc datu kopas sadalīšanas atribūtā.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , kur No ir apakškopa D pēc sadalīšanas ar atribūtu.

Lēmumu koku priekšrocības

• Vienkāršība un interpretējamība : Lēmumu koki ir viegli saprotami un interpretējami. Vizuālais attēlojums cieši atspoguļo cilvēka lēmumu pieņemšanas procesus.
• Daudzpusība : var izmantot gan klasifikācijas, gan regresijas uzdevumiem.
• Nav nepieciešama funkciju mērogošana : lēmumu kokiem nav nepieciešama datu normalizācija vai mērogošana.
• Apstrādā nelineārās attiecības : spēj uztvert nelineāras attiecības starp pazīmēm un mērķa mainīgajiem.

Lēmumu koku trūkumi

• Pārmērīga pielāgošana : Lēmumu koki var viegli pārspīlēt apmācības datus, īpaši, ja tie ir dziļi ar daudziem mezgliem.
• Nestabilitāte : nelielas datu variācijas var izraisīt pilnīgi cita koka ģenerēšanu.
• Nosliece uz funkcijām ar vairāk līmeņu : koka struktūrā var dominēt funkcijas ar vairāk līmeņu.

Atzarošana

Pārvarēt pārklāšana, atzarošana tiek izmantotas metodes. Atzarošana samazina koka izmēru, noņemot mezglus, kas gadījumu klasificēšanā nodrošina mazu jaudu. Ir divi galvenie atzarošanas veidi:

• Iepriekšēja atzarošana (agrīna apstāšanās) : aptur koka augšanu, tiklīdz tas atbilst noteiktiem kritērijiem (piemēram, maksimālais dziļums, minimālais paraugu skaits vienā lapā).
• Pēcapgriešana : Noņem no pilnībā pieauguša koka zarus, kas nenodrošina ievērojamu jaudu.

Lēmumu koku pielietojumi

• Biznesa lēmumu pieņemšana : izmanto stratēģiskajā plānošanā un resursu sadalē.
• Veselības aprūpe : palīdz diagnosticēt slimības un ieteikt ārstēšanas plānus.
• Finanses : palīdz kredītpunktu noteikšanā un riska novērtēšanā.
• Mārketings : izmanto klientu segmentēšanai un klientu uzvedības prognozēšanai.

Ievads lēmumu kokā

• Lēmumu koks mašīnmācībā
• Lēmumu koka regresijas plusi un mīnusi mašīnmācībā
• Lēmumu koks programmatūras inženierijā

Ieviešana īpašās programmēšanas valodās

• Jūlija :
  • Lēmumu koku klasifikatori Jūlijā
• R :
  • Lēmumu koks R programmēšanā
  • Lēmumu koks regresijai R programmēšanā
  • Lēmumu koka klasifikatori R programmēšanā
• Python :
  • Python | Lēmumu koka regresija, izmantojot sklearn
  • Python | Lēmumu koka ieviešana
  • Teksta klasifikācija, izmantojot Python lēmumu kokus
  • Kategorisku datu nodošana Sklearn lēmumu kokam
• MATLAB :
  • Kā MATLAB izveidot lēmumu koku?

Jēdzieni un metrika lēmumu kokos

• Metrika :
  • ML | Džini piemaisījums un entropija lēmumu kokā
  • Kā aprēķināt informācijas ieguvumu lēmumu kokā?
  • Kā aprēķināt paredzamo vērtību lēmumu kokā?
  • Kā lēmumu kokā aprēķināt apmācības kļūdu?
  • Kā aprēķināt Džini indeksu lēmumu kokā?
  • Kā aprēķināt entropiju lēmumu kokā?
• Sadalīšanas kritēriji :
  • Kā noteikt labāko sadalījumu lēmumu kokā?

Lēmumu koka algoritmi un varianti

• Vispārējie lēmumu koka algoritmi :
  • Lēmumu koka algoritmi
• Uzlaboti algoritmi :
  • C5.0 Lēmumu koka algoritms

Salīdzinošā analīze un atšķirības

• Ar citiem modeļiem :
  • ML | Loģistikas regresijas v/s lēmumu koka klasifikācija
  • Atšķirība starp nejaušo mežu un lēmumu koku
  • KNN pret lēmumu koku mašīnmācībā
  • Lēmumu koki vs klasterizācijas algoritmi vs lineārā regresija
• Lēmumu koka koncepciju ietvaros :
  • Atšķirība starp lēmumu tabulu un lēmumu koku
  • Lēmums par pirkumu vai lēmumu tabula

Lēmumu koku pielietojumi

• Īpašas lietojumprogrammas :
  • Sirds slimību prognoze | Lēmumu koka algoritms | Videoklipi

Optimizācija un veiktspēja

• Atzarošana un pārklāšana :
  • Lēmumu koku atzarošana
  • Pārmērīga uzstādīšana lēmumu koku modeļos
• Datu problēmu risināšana :
  • Trūkstošo datu apstrāde lēmumu koka modeļos
• Hiperparametru regulēšana :
  • Kā noregulēt lēmumu koku hiperparametru regulēšanā
• Mērogojamība :
  • Mērogojamība un lēmumu koka indukcija datu ieguvē
• Dziļuma ietekme :
  • Kā lēmumu koka dziļums ietekmē precizitāti

Funkciju inženierija un atlase

• Līdzekļu atlase, izmantojot lēmumu koku
• Daudzkolinearitātes problēmas risināšana ar lēmumu koku

Vizualizācijas un interpretējamība

• Kā vizualizēt lēmumu koku no nejauša meža