Alberi decisionali sono uno strumento popolare e potente utilizzato in vari campi come l'apprendimento automatico, il data mining e le statistiche. Forniscono un modo chiaro e intuitivo per prendere decisioni basate sui dati modellando le relazioni tra diverse variabili. Questo articolo spiega cosa sono gli alberi decisionali, come funzionano, i loro vantaggi e svantaggi e le loro applicazioni.
Cos'è un albero decisionale?
UN albero decisionale è una struttura simile a un diagramma di flusso utilizzata per prendere decisioni o previsioni. È costituito da nodi che rappresentano decisioni o test sugli attributi, rami che rappresentano il risultato di queste decisioni e nodi foglia che rappresentano risultati finali o previsioni. Ogni nodo interno corrisponde a un test su un attributo, ogni ramo corrisponde al risultato del test e ogni nodo foglia corrisponde a un'etichetta di classe o a un valore continuo.
Struttura di un albero decisionale
- Nodo radice : Rappresenta l'intero set di dati e la decisione iniziale da prendere.
- Nodi interni : Rappresenta decisioni o test sugli attributi. Ogni nodo interno ha uno o più rami.
- Rami : Rappresenta il risultato di una decisione o di un test, che porta a un altro nodo.
- Nodi fogliari : Rappresenta la decisione o previsione finale. In questi nodi non si verificano ulteriori divisioni.
Come funzionano gli alberi decisionali?
Il processo di creazione di un albero decisionale prevede:
- Selezione del miglior attributo : utilizzando una metrica come l'impurità Gini, l'entropia o il guadagno di informazioni, viene selezionato l'attributo migliore per suddividere i dati.
- Suddivisione del set di dati : il set di dati viene suddiviso in sottoinsiemi in base all'attributo selezionato.
- Ripetendo il processo : Il processo viene ripetuto ricorsivamente per ciascun sottoinsieme, creando un nuovo nodo interno o nodo foglia finché non viene soddisfatto un criterio di arresto (ad esempio, tutte le istanze in un nodo appartengono alla stessa classe o viene raggiunta una profondità predefinita).
Metriche per la suddivisione
- Gini Impurità : misura la probabilità di una classificazione errata di una nuova istanza se è stata classificata in modo casuale in base alla distribuzione delle classi nel set di dati.
ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , Dove pi è la probabilità che un'istanza venga classificata in una particolare classe.
- Entropia : misura la quantità di incertezza o impurità nel set di dati.
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ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , Dove pi è la probabilità che un'istanza venga classificata in una particolare classe.
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- Guadagno di informazioni : misura la riduzione dell'entropia o dell'impurità Gini dopo che un set di dati è stato suddiviso su un attributo.
ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , Dove Di è il sottoinsieme di D dopo aver diviso per un attributo.
Vantaggi degli alberi decisionali
- Semplicità e Interpretabilità : Gli alberi decisionali sono facili da comprendere e interpretare. La rappresentazione visiva rispecchia da vicino i processi decisionali umani.
- Versatilità : può essere utilizzato sia per attività di classificazione che di regressione.
- Non è necessario ridimensionare le funzionalità : Gli alberi decisionali non richiedono la normalizzazione o il ridimensionamento dei dati.
- Gestisce relazioni non lineari : In grado di catturare relazioni non lineari tra caratteristiche e variabili target.
Svantaggi degli alberi decisionali
- Adattamento eccessivo : Gli alberi decisionali possono facilmente adattarsi eccessivamente ai dati di addestramento, soprattutto se sono profondi e con molti nodi.
- Instabilità : Piccole variazioni nei dati possono comportare la generazione di un albero completamente diverso.
- Pregiudizio verso funzionalità con più livelli : Gli elementi con più livelli possono dominare la struttura ad albero.
Potatura
Superare sovradattamento, potatura vengono utilizzate le tecniche. La potatura riduce la dimensione dell'albero rimuovendo i nodi che forniscono poca potenza nella classificazione delle istanze. Esistono due tipi principali di potatura:
- Pre-potatura (arresto anticipato) : Arresta la crescita dell'albero una volta che soddisfa determinati criteri (ad esempio, profondità massima, numero minimo di campioni per foglia).
- Post-potatura : Rimuove i rami da un albero adulto che non forniscono potenza significativa.
Applicazioni degli alberi decisionali
- Processo decisionale aziendale : Utilizzato nella pianificazione strategica e nell'allocazione delle risorse.
- Assistenza sanitaria : Aiuta nella diagnosi delle malattie e nel suggerire piani di trattamento.
- Finanza : Aiuta nel punteggio del credito e nella valutazione del rischio.
- Marketing : utilizzato per segmentare i clienti e prevederne il comportamento.
Introduzione all'albero decisionale
- Albero decisionale nell'apprendimento automatico
- Pro e contro della regressione dell'albero decisionale nell'apprendimento automatico
- Albero decisionale nell'ingegneria del software
Implementazione in linguaggi di programmazione specifici
- Giulia :
- Classificatori di alberi decisionali in Julia
- R :
- Albero decisionale nella programmazione R
- Albero decisionale per la regressione nella programmazione R
- Classificatori di alberi decisionali nella programmazione R
- Pitone :
- Pitone | Regressione dell'albero decisionale utilizzando sklearn
- Pitone | Implementazione dell'albero decisionale
- Classificazione del testo utilizzando alberi decisionali in Python
- Passaggio di dati categorici a Sklearn Decision Tree
- MATLAB :
- Come costruire un albero decisionale in MATLAB?
Concetti e metriche negli alberi decisionali
- Metrica :
- Ml | Impurità ed entropia di Gini nell'albero decisionale
- Come calcolare il guadagno di informazioni nell'albero decisionale?
- Come calcolare il valore atteso nell'albero decisionale?
- Come calcolare l'errore di addestramento nell'albero decisionale?
- Come calcolare l'indice di Gini nell'albero decisionale?
- Come calcolare l'entropia nell'albero decisionale?
- Criteri di suddivisione :
- Come determinare la migliore suddivisione nell'albero decisionale?
Algoritmi e varianti dell'albero decisionale
- Algoritmi generali dell'albero decisionale :
- Algoritmi dell'albero decisionale
- Algoritmi avanzati :
- C5.0 Algoritmo dell'albero decisionale
Analisi comparativa e differenze
- Con altri modelli :
- Ml | Regressione logistica rispetto alla classificazione dell'albero decisionale
- Differenza tra foresta casuale e albero decisionale
- KNN e albero decisionale nell'apprendimento automatico
- Alberi decisionali, algoritmi di clustering e regressione lineare
- All'interno dei concetti dell'albero decisionale :
- Differenza tra tabella decisionale e albero decisionale
- La decisione di acquisto o tabella decisionale
Applicazioni degli alberi decisionali
- Applicazioni specifiche :
- Previsione delle malattie cardiache | Algoritmo dell'albero decisionale | Video
Ottimizzazione e prestazioni
- Potatura e sovradattamento :
- Potatura degli alberi decisionali
- Overfitting nei modelli di alberi decisionali
- Gestione dei problemi relativi ai dati :
- Gestione dei dati mancanti nei modelli di alberi decisionali
- Ottimizzazione degli iperparametri :
- Come ottimizzare un albero decisionale nell'ottimizzazione degli iperparametri
- Scalabilità :
- Scalabilità e induzione dell'albero decisionale nel data mining
- Impatto della profondità :
- In che modo la profondità dell'albero decisionale influisce sulla precisione
Ingegneria e selezione delle funzionalità
- Selezione delle funzionalità utilizzando l'albero decisionale
- Risolvere il problema della multicollinearità con l'albero decisionale
Visualizzazioni e interpretabilità
- Come visualizzare un albero decisionale da una foresta casuale