Beslutningstrær er et populært og kraftig verktøy som brukes i ulike felt som maskinlæring, datautvinning og statistikk. De gir en klar og intuitiv måte å ta beslutninger basert på data ved å modellere forholdet mellom ulike variabler. Denne artikkelen handler om hva beslutningstrær er, hvordan de fungerer, deres fordeler og ulemper, og deres applikasjoner.

Hva er et beslutningstre?

EN beslutningstre er en flytskjemalignende struktur som brukes til å ta beslutninger eller spådommer. Den består av noder som representerer avgjørelser eller tester på attributter, grener som representerer resultatet av disse beslutningene, og bladnoder som representerer endelige utfall eller spådommer. Hver intern node tilsvarer en test på et attributt, hver gren tilsvarer resultatet av testen, og hver bladnode tilsvarer en klasseetikett eller en kontinuerlig verdi.

Strukturen til et beslutningstre

1. Rotnoden : Representerer hele datasettet og den første beslutningen som skal tas.
2. Interne noder : Representerer avgjørelser eller tester på attributter. Hver intern node har en eller flere grener.
3. Grener : Representerer resultatet av en avgjørelse eller test, som fører til en annen node.
4. Bladknuter : Representerer den endelige avgjørelsen eller prediksjonen. Ingen ytterligere splittelser forekommer ved disse nodene.

Hvordan fungerer beslutningstrær?

Prosessen med å lage et beslutningstre innebærer:

1. Velge den beste egenskapen : Ved å bruke en beregning som Gini-urenhet, entropi eller informasjonsforsterkning, velges den beste egenskapen for å dele dataene.
2. Splitting av datasettet : Datasettet er delt inn i delsett basert på det valgte attributtet.
3. Gjenta prosessen : Prosessen gjentas rekursivt for hvert delsett, og skaper en ny intern node eller bladnode inntil et stoppkriterium er oppfylt (f.eks. alle forekomster i en node tilhører samme klasse eller en forhåndsdefinert dybde er nådd).

Beregninger for splitting

• Gini Urenhet : Måler sannsynligheten for en feilklassifisering av en ny instans hvis den ble tilfeldig klassifisert i henhold til fordelingen av klasser i datasettet.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , hvor pi er sannsynligheten for at en instans blir klassifisert i en bestemt klasse.
• Entropi : Måler mengden usikkerhet eller urenheter i datasettet.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , hvor pi er sannsynligheten for at en instans blir klassifisert i en bestemt klasse.
• Informasjonsgevinst : Måler reduksjonen i entropi eller Gini-urenhet etter at et datasett er delt på et attributt.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , hvor Fra er delmengden av D etter deling etter et attributt.

Fordeler med beslutningstrær

• Enkelhet og tolkbarhet : Beslutningstrær er enkle å forstå og tolke. Den visuelle representasjonen speiler tett menneskelige beslutningsprosesser.
• Allsidighet : Kan brukes til både klassifiserings- og regresjonsoppgaver.
• Ikke behov for funksjonsskalering : Beslutningstrær krever ikke normalisering eller skalering av dataene.
• Håndterer ikke-lineære relasjoner : I stand til å fange ikke-lineære forhold mellom funksjoner og målvariabler.

Ulemper med beslutningstrær

• Overmontering : Beslutningstrær kan lett overpasse treningsdataene, spesielt hvis de er dype med mange noder.
• Ustabilitet : Små variasjoner i dataene kan føre til at et helt annet tre genereres.
• Bias mot funksjoner med flere nivåer : Funksjoner med flere nivåer kan dominere trestrukturen.

Beskjæring

Å overvinne overfitting, beskjæring teknikker brukes. Beskjæring reduserer størrelsen på treet ved å fjerne noder som gir lite kraft i klassifiseringsinstanser. Det er to hovedtyper av beskjæring:

• Forbeskjæring (tidlig stopp) : Stopper treet fra å vokse når det oppfyller visse kriterier (f.eks. maksimal dybde, minimum antall prøver per blad).
• Etterbeskjæring : Fjerner greiner fra et fullvokst tre som ikke gir nevneverdig kraft.

Anvendelser av beslutningstrær

• Forretningsmessige beslutninger : Brukes i strategisk planlegging og ressursallokering.
• Helsevesen : Hjelper med å diagnostisere sykdommer og foreslå behandlingsplaner.
• Finansiere : Hjelper med kredittscoring og risikovurdering.
• Markedsføring : Brukes til å segmentere kunder og forutsi kundeadferd.

Introduksjon til beslutningstreet

• Beslutningstre i maskinlæring
• Fordeler og ulemper med beslutningstreregresjon i maskinlæring
• Beslutningstre i programvareteknikk

Implementering i spesifikke programmeringsspråk

• Julia :
  • Decision Tree Classifiers i Julia
• R :
  • Beslutningstre i R-programmering
  • Beslutningstre for regresjon i R-programmering
  • Decision Tree Classifiers i R-programmering
• Python :
  • Python | Beslutningstreregresjon ved hjelp av sklearn
  • Python | Implementering av beslutningstre
  • Tekstklassifisering ved hjelp av Decision Trees i Python
  • Sende kategoriske data til Sklearn Decision Tree
• MATLAB :
  • Hvordan bygge beslutningstre i MATLAB?

Konsepter og beregninger i beslutningstrær

• Beregninger :
  • ML | Gini-urenhet og entropi i beslutningstreet
  • Hvordan beregne informasjonsgevinst i beslutningstreet?
  • Hvordan beregne forventet verdi i beslutningstreet?
  • Hvordan beregne treningsfeil i beslutningstreet?
  • Hvordan beregne Gini-indeksen i beslutningstreet?
  • Hvordan beregne entropi i beslutningstreet?
• Splittingskriterier :
  • Hvordan bestemme den beste splittelsen i beslutningstreet?

Beslutningstrealgoritmer og varianter

• Generelle beslutningstrealgoritmer :
  • Decision Tree Algoritms
• Avanserte algoritmer :
  • C5.0 Algoritme for beslutningstre

Sammenlignende analyse og forskjeller

• Med andre modeller :
  • ML | Logistisk regresjon v/s Decision Tree Classification
  • Forskjellen mellom tilfeldig skog og beslutningstre
  • KNN vs Decision Tree i maskinlæring
  • Beslutningstrær vs klyngealgoritmer vs lineær regresjon
• Innenfor beslutningstrekonsepter :
  • Forskjellen mellom beslutningstabell og beslutningstre
  • Make-Buy Decision eller Decision Table

Anvendelser av beslutningstrær

• Spesifikke applikasjoner :
  • Hjertesykdomsprediksjon | Decision Tree Algoritme | Videoer

Optimalisering og ytelse

• Beskjæring og overtilpasning :
  • Beskjæring av beslutningstrær
  • Overfitting i Decision Tree-modeller
• Håndtering av dataproblemer :
  • Håndtering av manglende data i beslutningstremodeller
• Innstilling av hyperparameter :
  • Hvordan stille inn et beslutningstre i hyperparameterinnstilling
• Skalerbarhet :
  • Skalerbarhet og beslutningstreinduksjon i datautvinning
• Påvirkning av dybde :
  • Hvordan beslutningstreets dybde påvirker nøyaktigheten

Funksjonsteknikk og utvalg

• Funksjonsvalg ved hjelp av Decision Tree
• Løse multikollinearitetsproblemet med beslutningstreet

Visualiseringer og tolkbarhet

• Hvordan visualisere et beslutningstre fra en tilfeldig skog