Дорогие друзья!

Вы устали от использования традиционных линейных алгоритмов, которые с трудом обрабатывают сложные нелинейные наборы данных? Не смотрите дальше алгоритма дерева решений, который может похвастаться способностью легко ориентироваться и делать прогнозы как в линейных, так и в нелинейных структурах данных. Присоединяйтесь к 👋Parker Kittilsby и 👋me, чтобы погрузиться в мир алгоритмов дерева решений и узнать, как они используются для моделирования нелинейных отношений и сложных процессов принятия решений, а также для классификации, прогнозирования или оптимизации результатов на основе конкретных входные данные.

Что такое дерево решений?

Дерево решений — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для моделирования сложных процессов принятия решений. Это графическое представление возможных результатов серии решений, где каждая ветвь представляет другой возможный результат. Они часто используются в задачах классификации и прогнозирования, поскольку позволяют создавать логические правила на основе входных данных. Одной из ключевых особенностей деревьев решений является их гибкость при обработке как линейных, так и нелинейных данных, что делает их полезным инструментом для анализа широкого спектра наборов данных. Эта универсальность является одной из причин, по которой деревья решений широко используются в анализе данных.

По сравнению с многофакторными регрессиями, которые используют несколько переменных для определения единственного результата посредством линейной зависимости, деревья решений разделяют анализ, чтобы учесть различные независимые переменные, которые имеют уникальные отношения и индивидуально влияют на общую зависимую переменную или результат. Эта возможность разделить переменные для понимания каждой переменной позволяет нам создавать модели классификации или регрессии. Деревья классификации используются для прогнозирования категориальной зависимой переменной, а деревья регрессии используются для прогнозирования непрерывной зависимой переменной на основе одной или нескольких независимых переменных.

Существует несколько способов создания дерева решений; упрощенный способ рисования дерева вручную или более сложная версия, в которой используются большие объемы данных и специальное программное обеспечение. Каждое дерево решений начинается с определения зависимой переменной и независимых переменных, которые нельзя использовать вместе для формирования линейной зависимости. Каждая из независимых переменных влияет на зависимую переменную, но они не могут быть взаимоисключающими по отношению к другим независимым переменным. Целью дерева решений является определение результата зависимой переменной, когда появляются определенные независимые переменные.

Деревья решений начинаются с постановки вопроса об определенных переменных. Этот вопрос может варьироваться от простого ответа «да» или «нет» до более сложного числового запроса. Оттуда дерево разветвляется, чтобы представить возможные результаты решения на основе входных данных. Первый вопрос в ряду дерева решений называется корневым узлом, который является типом точки принятия решения. Корень обычно изображается в виде прямоугольника с вопросом внутри него. От корня отходят ветви. Ветви — это возможные ответы на переменный вопрос, заданный в узле решения. К ветвям будет прикреплен один из двух типов листьев или конечных узлов: новая точка принятия решения или узел конечной точки в зависимости от того, как переменная влияет на общую проблему или отвечает на нее. Любые новые точки принятия решений будут представлены прямоугольным узлом. Любые новые точки принятия решений должны иметь отношение к общему решению только тогда, когда возникает предыдущая ветвь, ведущая к точке принятия решений. Это связано с тем, что каждая новая точка принятия решения дополнительно показывает, как на конечный результат влияет ряд возникающих ветвей. Новые точки принятия решений, как и исходная точка принятия решений, задают вопрос, касающийся новой переменной или группы переменных. Новые деревья решений также будут иметь ответвления, которые демонстрируют возможные ответы на заданный вопрос и приведут либо к другой точке принятия решения, либо к конечной точке. Этот процесс будет продолжаться до тех пор, пока каждый путь не достигнет конечной точки. Узлы конечных точек показывают прогнозируемый результат каждого пути через дерево решений. Поскольку они являются результатом пути, от них не будет ответвлений.

Как правило, чем ближе точка принятия решения к началу дерева решений, тем более важными являются исследуемые переменные. Это связано с тем, что самые ранние переменные оказывают наибольшее влияние на потенциальные пути в дереве решений. Общий путь по дереву решений показывает, какие переменные должны присутствовать, чтобы получить желательные и нежелательные результаты для зависимой переменной.

Существует несколько потенциальных рисков, связанных с использованием деревьев решений в машинном обучении:

  • Переобучение: дерево слишком сложное и изучило шаблоны в обучающих данных, которые плохо обобщаются на новые данные, что приводит к низкой производительности на невидимых данных.
  • Смещение: на дерево может влиять смещение данных обучения, что приводит к неточным или несправедливым прогнозам.
  • Чувствительность данных: небольшие изменения в данных могут привести к нестабильности моделей, которые дают разные результаты для одного и того же набора данных.
  • Проклятие размерности: трудности с точным прогнозированием результатов при наличии большого количества признаков или переменных в наборе данных.
  • Ограниченная возможность обработки непрерывных данных: деревья решений лучше подходят для категориальных или двоичных данных.
  • Ограниченная способность обрабатывать отсутствующие данные: деревья решений могут плохо работать при наличии большого количества отсутствующих данных.
  • Ограниченная способность обрабатывать сложныеотношения: деревья решений лучше моделируют простые, линейные отношения, чем более сложные, нелинейные.

Сокращение дерева решений может помочь уменьшить некоторые риски, связанные с использованием этого алгоритма, такие как переобучение, чувствительность данных и проклятие размерности. Под обрезкой дерева решений понимается процесс удаления ненужных ветвей или узлов в дереве с целью его упрощения. Это может быть выгодно по нескольким причинам. Во-первых, сокращение дерева решений может повысить его точность за счет уменьшения переобучения. Во-вторых, сокращение дерева решений может также улучшить его интерпретируемость, облегчив понимание и объяснение. Это может быть особенно важно в ситуациях, когда дерево используется для принятия решений или в качестве инструмента для общения с нетехническими заинтересованными сторонами. В целом, сокращение дерева решений может помочь сбалансировать компромисс между сложностью модели и производительностью.

👣Пример

Представьте, что вы владелец компании по производству бетона и готовых смесей. Вы пытаетесь определить факторы, которые заставляют клиентов отменять свои заказы. У вас есть доступ к данным о прошлых заказах и погоде в этом районе. Как вы можете использовать эти данные, чтобы понять основные причины отмен и принять меры для их предотвращения? Одним из решений является использование алгоритма дерева решений.

В этом примере зависимой переменной является количество отмененных заказов, а независимыми переменными являются такие факторы, как погодные условия, надежность клиента и время суток. Эти переменные хорошо подходят для анализа дерева решений, поскольку они могут повлиять на вероятность того, что клиент отменит свой заказ. Например, плохие погодные условия могут затруднить выполнение клиентом своей работы, но солнечный день не обязательно означает, что клиент с большей вероятностью выполнит свой заказ. Дерево решений может помочь компании более точно предсказать, могут ли ее клиенты отменить свои заказы, основываясь на этих и других важных факторах.

Деревья решений являются ценными алгоритмами по целому ряду причин. Они способны обрабатывать как линейные, так и нелинейные данные, что делает их универсальными для решения широкого круга задач. Их также легко интерпретировать и объяснять, что делает их полезным инструментом для принятия решений и общения с нетехническими заинтересованными сторонами. Деревья решений играют решающую роль в широко используемом методе машинного обучения, известном как случайные леса, где прогнозы нескольких деревьев решений объединяются для создания более надежной и точной модели. В общем, деревья решений являются ценным активом для анализа данных и принятия решений в различных контекстах благодаря их универсальности, интерпретируемости и способности обрабатывать как линейные, так и нелинейные данные.