Sztuczna inteligencja

Drzewa decyzyjne: Definicja, tworzenie i rola w uczeniu maszynowym

W dziedzinie uczenia maszynowego i analizy danych, drzewa decyzyjne są jednym z najpopularniejszych i najbardziej intuicyjnych narzędzi. Wspierają podejmowanie decyzji w oparciu o zestaw zmiennych lub atrybutów. Drzewa decyzyjne są przydatne zarówno w podejmowaniu indywidualnych decyzji, jak i w procesach klasyfikacji i prognozowania. 

Czym są drzewa decyzyjne?

Drzewa decyzyjne to graficzna reprezentacja zależności między różnymi zmiennymi lub atrybutami. Składają się z węzłów, które reprezentują decyzje, oraz krawędzi, które reprezentują konsekwencje tych decyzji. Drzewa decyzyjne wspierają podejmowanie decyzji w oparciu o zestaw warunków lub kryteriów, które prowadzą do różnych rezultatów. Są one szczególnie przydatne w sytuacjach, w których podejmowanie decyzji jest skomplikowane i zależy od wielu czynników.



Przykłady tworzenia drzew decyzyjnych

Istnieje kilka popularnych algorytmów, które umożliwiają tworzenie drzew decyzyjnych. Jednym z najbardziej znanych jest algorytm ID3 (Iterative Dichotomiser 3), autorstwa Rossa Quinlana. Algorytm ten działa na podstawie entropii i zysku informacyjnego. Polega na iteracyjnym podziale danych na podzbiory, aby znaleźć najlepsze kryterium podziału.

Przykładowo, rozważmy scenariusz, w którym chcemy zbudować drzewo decyzyjne, które pomoże nam sklasyfikować, czy dana osoba będzie zakupić produkt na podstawie kilku atrybutów, takich jak wiek, płeć i dochód. Algorytm ID3 rozpoczyna się od znalezienia atrybutu, który ma największy wpływ na podział danych. Na przykład, jeśli wiek okazuje się mieć największy wpływ, drzewo decyzyjne ma podział na węzły reprezentujące różne grupy wiekowe. Następnie proces jest powtarzany dla każdej nowo utworzonej grupy, aż do osiągnięcia końcowego rezultatu.

Innym popularnym algorytmem jest C4.5, który jest rozwinięciem algorytmu ID3. C4.5 wprowadza możliwość obsługi atrybutów o wartościach ciągłych i obsługi brakujących danych.

Związek z uczeniem maszynowym

Drzewa decyzyjne mają ścisły związek z uczeniem maszynowym. Stanowią one jeden z najpopularniejszych modeli w klasyfikacji i regresji. Mają zastosowanie zarówno do problemów klasyfikacji, gdzie celem jest przypisanie obiektu do określonej kategorii, jak i do problemów regresji, gdzie celem jest prognozowanie wartości numerycznych.



 

Często wspierają liczne procesy, takie jak przewidywanie ryzyka kredytowego, diagnozowanie chorób, klasyfikacja obrazów czy rekomendacja produktów. Ich prostota i intuicyjność sprawiają, że są popularnym wyborem w przypadkach, gdzie zależy nam na zrozumieniu procesu decyzyjnego.

Odwiedź fanpage Facebook – Modern360.pl