Дерево решений — это тип алгоритма машинного обучения, который можно использовать для прогнозирования результата чего-либо на основе набора вопросов. Его можно использовать для задач, связанных с классификацией (распределение вещей по категориям) или регрессией (прогнозирование значения). Чтобы использовать дерево решений, мы начинаем с вершины дерева (корня) и задаем вопрос о данных. Основываясь на ответе, мы идем по ветке дерева и задаем другой вопрос. Мы продолжаем, пока не придем к окончательному решению или прогнозу (конечный узел).
На картинке выше у нас есть дерево решений, используемое для определения, должен ли я играть в теннис. Здесь корневой узел — это «Прогноз», узлы принятия решений — «Влажность» и «Ветер». Конечный узел — это место, где было принято решение (т. е. да или нет).
Как работают деревья решений?
Возможно, вам было интересно, как алгоритм решает, какие вопросы задавать или как эффективно разделить данные…
Когда дерево решений обучается, оно просматривает различные атрибуты в данных и пытается выяснить, какой из них является наиболее важным для прогнозирования результата (какой атрибут дает наибольшую «информационную выгоду»). Цель состоит в том, чтобы создать максимально чистые группы (или «листья»), то есть содержащие только данные, принадлежащие одному классу. Узел решения находится в атрибуте, который дает наибольший прирост информации (например, атрибут погоды имеет наибольший прирост информации, поэтому сделайте узел решения в соответствии с погодой). Дерево продолжает разбивать данные до тех пор, пока не перестанет улучшать чистоту листьев или не достигнет определенной глубины.
Вот видео, в котором подробно рассказывается о том, почему мы выбираем определенный атрибут для узла решения, а не другой атрибут:
Преимущества деревьев решений
- Деревья решений просты и понятны даже людям с небольшими знаниями в области науки о данных.
- Очень быстро обучаются, и их можно обучать на больших наборах данных.
- Может обрабатывать категориальные переменные и пропущенные значения.
- Очень интерпретируемы, и их можно использовать для визуализации процесса принятия решений.
Недостатки
- Деревья решений могут быть склонны к переоснащению, особенно если они не обрезаны (удаление некоторых ветвей дерева для упрощения) или если они обучены на наборе данных с большим количеством признаков.
- Деревья решений могут быть нестабильными, а это означает, что небольшие изменения в данных могут привести к созданию другого дерева.
- Деревья решений могут быть предвзятыми, если набор данных несбалансирован, а это означает, что один класс гораздо более распространен, чем другой.
- Деревья решений могут быть менее точными, чем некоторые другие типы моделей, особенно для сложных задач.
