Beslissingsbomen zijn een populair en krachtig hulpmiddel dat wordt gebruikt op verschillende gebieden, zoals machinaal leren, datamining en statistiek. Ze bieden een duidelijke en intuïtieve manier om beslissingen te nemen op basis van gegevens door de relaties tussen verschillende variabelen te modelleren. Dit artikel gaat over wat beslisbomen zijn, hoe ze werken, hun voor- en nadelen, en hun toepassingen.

Wat is een beslisboom?

A beslissingsboom is een stroomdiagramachtige structuur die wordt gebruikt om beslissingen of voorspellingen te doen. Het bestaat uit knooppunten die beslissingen of tests op attributen vertegenwoordigen, vertakkingen die de uitkomst van deze beslissingen vertegenwoordigen, en bladknooppunten die de uiteindelijke uitkomsten of voorspellingen vertegenwoordigen. Elk intern knooppunt komt overeen met een test op een attribuut, elke vertakking komt overeen met het resultaat van de test en elk bladknooppunt komt overeen met een klassenlabel of een continue waarde.

Structuur van een beslissingsboom

1. Wortelknooppunt : Vertegenwoordigt de volledige dataset en de aanvankelijke beslissing die moet worden genomen.
2. Interne knooppunten : Vertegenwoordig beslissingen of tests op attributen. Elk intern knooppunt heeft een of meer vertakkingen.
3. Takken : vertegenwoordigt de uitkomst van een beslissing of test, die naar een ander knooppunt leidt.
4. Bladknooppunten : vertegenwoordigt de uiteindelijke beslissing of voorspelling. Er vinden geen verdere splitsingen plaats op deze knooppunten.

Hoe beslisbomen werken?

Het proces voor het maken van een beslisboom omvat:

erfenis in Java

1. Het beste attribuut selecteren : Met behulp van een metriek zoals Gini-onzuiverheid, entropie of informatiewinst wordt het beste kenmerk om de gegevens te splitsen geselecteerd.
2. De gegevensset splitsen : De gegevensset wordt opgesplitst in subsets op basis van het geselecteerde attribuut.
3. Het proces herhalen : Het proces wordt recursief herhaald voor elke subset, waarbij een nieuw intern knooppunt of bladknooppunt wordt gemaakt totdat aan een stopcriterium is voldaan (bijvoorbeeld alle instanties in een knooppunt behoren tot dezelfde klasse of een vooraf gedefinieerde diepte is bereikt).

Statistieken voor splitsen

• Gini-onzuiverheid : Meet de waarschijnlijkheid van een onjuiste classificatie van een nieuw exemplaar als het willekeurig is geclassificeerd volgens de verdeling van klassen in de dataset.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , waar pi ​ is de waarschijnlijkheid dat een instantie in een bepaalde klasse wordt geclassificeerd.
• Entropie : Meet de hoeveelheid onzekerheid of onzuiverheid in de dataset.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , waar pi ​ is de waarschijnlijkheid dat een instantie in een bepaalde klasse wordt geclassificeerd.
• Informatiewinst : Meet de vermindering van de entropie of Gini-onzuiverheid nadat een dataset op een attribuut is gesplitst.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , waar Van is de deelverzameling van D na het splitsen op een attribuut.

Voordelen van beslisbomen

• Eenvoud en interpreteerbaarheid : Beslisbomen zijn gemakkelijk te begrijpen en te interpreteren. De visuele weergave weerspiegelt nauw de menselijke besluitvormingsprocessen.
• Veelzijdigheid : Kan worden gebruikt voor zowel classificatie- als regressietaken.
• Functieschaling is niet nodig : Beslisbomen vereisen geen normalisatie of schaling van de gegevens.
• Behandelt niet-lineaire relaties : In staat om niet-lineaire relaties tussen kenmerken en doelvariabelen vast te leggen.

Nadelen van beslisbomen

• Overfitting : Beslisbomen kunnen de trainingsgegevens gemakkelijk overbelasten, vooral als ze diep zijn en veel knooppunten hebben.
• Instabiliteit : Kleine variaties in de gegevens kunnen ertoe leiden dat er een geheel andere boom wordt gegenereerd.
• Voorkeur voor functies met meer niveaus : Functies met meer niveaus kunnen de boomstructuur domineren.

Snoeien

Om te overwinnen overfitting, snoeien technieken worden gebruikt. Snoeien verkleint de grootte van de boom door knooppunten te verwijderen die weinig kracht bieden bij het classificeren van instanties. Er zijn twee hoofdsoorten snoeien:

• Voorsnoeien (vroeg stoppen) : Voorkomt dat de boom groeit zodra deze aan bepaalde criteria voldoet (bijvoorbeeld maximale diepte, minimaal aantal monsters per blad).
• Na het snoeien : Verwijdert takken van een volgroeide boom die geen noemenswaardige kracht leveren.

Toepassingen van beslisbomen

• Zakelijke besluitvorming : Gebruikt bij strategische planning en toewijzing van middelen.
• Gezondheidszorg : Helpt bij het diagnosticeren van ziekten en het voorstellen van behandelplannen.
• Financiën : Helpt bij kredietscore en risicobeoordeling.
• Marketing : Wordt gebruikt om klanten te segmenteren en klantgedrag te voorspellen.

Inleiding tot de beslissingsboom

• Beslissingsboom in machinaal leren
• Voor- en nadelen van beslissingsboomregressie bij machinaal leren
• Beslisboom in software-engineering

Implementatie in specifieke programmeertalen

• Julia :
  • Beslisboomclassificatoren in Julia
• R :
  • Beslisboom in R-programmering
  • Beslisboom voor regressie in R-programmering
  • Beslissingsboomclassificatoren in R-programmering
• Python :
  • Python | Beslisboomregressie met behulp van sklearn
  • Python | Implementatie van een beslisboom
  • Tekstclassificatie met behulp van beslissingsbomen in Python
  • Categorische gegevens doorgeven aan Sklearn Decision Tree
• MATLAB :
  • Hoe beslisboom te bouwen in MATLAB?

Concepten en statistieken in beslissingsbomen

• Statistieken :
  • ML | Gini-onzuiverheid en entropie in de beslissingsboom
  • Hoe informatiewinst in de beslissingsboom berekenen?
  • Hoe de verwachte waarde in de beslissingsboom berekenen?
  • Hoe bereken ik de trainingsfout in de beslissingsboom?
  • Hoe de Gini-index in de beslissingsboom berekenen?
  • Hoe entropie berekenen in de beslissingsboom?
• Criteria voor het splitsen :
  • Hoe bepaal ik de beste splitsing in de beslissingsboom?

Beslissingsboomalgoritmen en varianten

• Algemene beslissingsboomalgoritmen :
  • Beslisboomalgoritmen
• Geavanceerde algoritmen :
  • C5.0 Algoritme van beslissingsboom

Vergelijkende analyse en verschillen

• Met andere modellen :
  • ML | Logistieke regressie versus beslissingsboomclassificatie
  • Verschil tussen willekeurig bos en beslissingsboom
  • KNN versus beslissingsboom in machine learning
  • Beslissingsbomen versus clusteralgoritmen versus lineaire regressie
• Binnen beslissingsboomconcepten :
  • Verschil tussen beslissingstabel en beslissingsboom
  • De Make-Buy-beslissing of beslissingstabel

Toepassingen van beslisbomen

• Specifieke toepassingen :
  • Voorspelling van hartziekten | Beslisboomalgoritme | Videos

Optimalisatie en prestaties

• Snoeien en overfitting :
  • Snoeien van beslisbomen
  • Overfitting in beslissingsboommodellen
• Gegevensproblemen afhandelen :
  • Omgaan met ontbrekende gegevens in beslissingsboommodellen
• Hyperparameterafstemming :
  • Hoe u een beslissingsboom kunt afstemmen bij het afstemmen van hyperparameters
• Schaalbaarheid :
  • Schaalbaarheid en inductie van beslissingsbomen in datamining
• Impact van diepte :
  • Hoe de diepte van de beslissingsboom van invloed is op de nauwkeurigheid

Functie-engineering en selectie

• Functieselectie met behulp van de beslissingsboom
• Het multicollineariteitsprobleem oplossen met een beslissingsboom

Visualisaties en interpreteerbaarheid

• Hoe u een beslissingsboom uit een willekeurig bos kunt visualiseren