شجرة القرار

شجرة القرار هي أداة قوية وبديهية تُستخدم لاتخاذ القرار والتحليل التنبؤي. وهي خوارزمية تعلم مُراقب غير معلمية، غالبًا ما تُستخدم في كل من مهام التصنيف والانحدار. تشبه بنيتها الشجرة، حيث تبدأ بعقدة جذرية وتتفرع عبر عقد القرار إلى عقد الأوراق التي تمثل النتائج. يُفضل هذا النموذج الهرمي لبساطته وسهولة تفسيره، مما يجعله أحد الركائز الأساسية في التعلم الآلي وتحليل البيانات.

بنية شجرة القرار

• العقدة الجذرية: نقطة البداية في الشجرة، وتمثل مجموعة البيانات بأكملها. عندها يتم اتخاذ القرار الأول. تحتوي العقدة الجذرية على السؤال أو الانقسام الأول بناءً على أهم خاصية في مجموعة البيانات.
• الفروع: تمثل النتائج المحتملة لقرار أو قاعدة اختبار، وتقود إلى عقدة قرار أخرى أو إلى نتيجة نهائية. كل فرع يمثل مسار قرار يؤدي إما إلى عقدة قرار أخرى أو إلى عقدة ورقة.
• العقد الداخلية (عقد القرار): نقاط يتم فيها تقسيم مجموعة البيانات بناءً على سمات محددة، مما يؤدي إلى المزيد من الفروع. تحتوي هذه العقد على أسئلة أو معايير لتقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية مختلفة.
• عقد الأوراق (العقد النهائية): النتائج النهائية لمسار اتخاذ القرار، وتمثل تصنيفًا أو قرارًا. بمجرد أن يصل مسار القرار إلى عقدة ورقية، يتم إصدار التنبؤ.

خوارزميات شجرة القرار

توجد عدة خوارزميات لبناء أشجار القرار، ولكل منها نهجها الفريد في تقسيم البيانات:

1. ID3 (المقسم الثنائي التكراري 3): يستخدم مقياسي الإنتروبيا وكسب المعلومات لتحديد أفضل خاصية لتقسيم البيانات. يُستخدم أساسًا مع البيانات الفئوية.
2. C4.5: امتداد لـID3، يتعامل مع كل من البيانات الفئوية والمستمرة، ويستخدم معدلات الكسب لاتخاذ القرار. يمكنه أيضًا معالجة البيانات المفقودة.
3. CART (أشجار التصنيف والانحدار): يستخدم مقياس الشوائب جيني لتقسيم العقد ويمكنه التعامل مع مهام التصنيف والانحدار معًا. ينتج شجرة ثنائية.

مفاهيم أساسية

• الإنتروبيا: مقياس لعدم النقاء أو الفوضى داخل مجموعة البيانات. تشير الإنتروبيا المنخفضة إلى مجموعة بيانات أكثر تجانسًا، وتُستخدم لتحديد جودة الانقسام.
• كسب المعلومات: هو النقص في الإنتروبيا بعد تقسيم مجموعة البيانات حسب خاصية معينة. يقيس فعالية الخاصية في تصنيف البيانات. كلما زاد كسب المعلومات، كانت الخاصية أفضل للتقسيم.
• شوائب جيني: تمثل احتمال تصنيف عنصر مختار عشوائيًا بشكل غير صحيح إذا تم تصنيفه عشوائيًا. تشير الشوائب الأقل إلى انقسام أفضل.
• التقليم: تقنية تُستخدم لتقليل حجم الشجرة عن طريق إزالة العقد التي لا تضيف قوة كبيرة في التصنيف، مما يساعد على منع الإفراط في التوافق من خلال تبسيط النموذج.

المزايا والعيوب

المزايا:

• سهلة التفسير: تجعل البنية الشبيهة بالمخطط الانسيابي من السهل تصور وفهم عملية اتخاذ القرار. توفر أشجار القرار تمثيلاً واضحًا لمسارات القرار.
• متعددة الاستخدامات: يمكن استخدامها في مهام التصنيف والانحدار. وهي قابلة للتطبيق في مجالات ومشكلات متنوعة.
• لا تفترض أي توزيع للبيانات: على عكس النماذج الأخرى، لا تفترض أشجار القرار وجود توزيع معين للبيانات، مما يجعلها مرنة.

العيوب:

• عرضة للإفراط في التوافق: خاصةً الأشجار المعقدة يمكن أن تتوافق بشكل زائد مع بيانات التدريب، مما يقلل من القدرة على التعميم. التقليم ضروري للتخفيف من هذه المشكلة.
• عدم الاستقرار: التغيرات الصغيرة في البيانات يمكن أن تؤدي إلى بنية شجرة مختلفة بشكل كبير، وهذا قد يؤثر على متانة النموذج.
• تحيز نحو الفئات المهيمنة: الميزات التي تحتوي على مستويات أكثر قد تسيطر على بنية الشجرة إذا لم تتم معالجتها بشكل صحيح، مما يؤدي إلى نماذج متحيزة.

حالات الاستخدام والتطبيقات

تُستخدم أشجار القرار على نطاق واسع في مجالات مختلفة:

• التعلم الآلي: لمهام التصنيف والانحدار، مثل التنبؤ بالنتائج استنادًا إلى بيانات تاريخية. كما تُستخدم كأساس لنماذج أكثر تعقيدًا مثل الغابات العشوائية والأشجار المعززة تدريجيًا.
• التمويل: التقييم الائتماني وتقييم المخاطر. تساعد أشجار القرار في تقييم احتمالية التخلف عن السداد بناءً على بيانات العملاء.
• الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض وتقديم التوصيات العلاجية. تساعد أشجار القرار في اتخاذ قرارات تشخيصية استنادًا إلى أعراض المريض وتاريخه الطبي.
• التسويق: تقسيم العملاء والتنبؤ بسلوكهم. تساعد في فهم تفضيلات العملاء واستهداف شرائح محددة.
• الذكاء الاصطناعي والأتمتة: تعزيز أنظمة المحادثة وأنظمة الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات مستنيرة. توفر إطارًا قائمًا على القواعد لاتخاذ القرار في الأنظمة المؤتمتة.

أمثلة وحالات استخدام

المثال 1: أنظمة التوصية للعملاء

يمكن استخدام أشجار القرار للتنبؤ بتفضيلات العملاء استنادًا إلى بيانات الشراء السابقة والتفاعلات، مما يعزز محركات التوصية في التجارة الإلكترونية. تحلل أنماط الشراء لاقتراح منتجات أو خدمات مماثلة.

المثال 2: التشخيص الطبي

في مجال الرعاية الصحية، تساعد أشجار القرار في تشخيص الأمراض عن طريق تصنيف بيانات المرضى بناءً على الأعراض والتاريخ الطبي، مما يؤدي إلى اقتراح العلاجات. توفر نهجًا منهجيًا للتشخيص التفريقي.

المثال 3: كشف الاحتيال

تستخدم المؤسسات المالية أشجار القرار لاكتشاف العمليات الاحتيالية من خلال تحليل الأنماط والشذوذ في بيانات المعاملات. تساعد في تحديد الأنشطة المشبوهة عن طريق تقييم سمات العمليات.

الخلاصة

تعتبر أشجار القرار أحد المكونات الأساسية في أدوات التعلم الآلي، وتُقدَّر لوضوحها وفعاليتها في مجموعة واسعة من التطبيقات. فهي تمثل عنصرًا تأسيسيًا في عمليات اتخاذ القرار، وتقدم نهجًا مباشرًا للمشكلات المعقدة. سواء في الرعاية الصحية أو التمويل أو أتمتة الذكاء الاصطناعي، تُواصل أشجار القرار تقديم قيمة كبيرة من خلال قدرتها على نمذجة مسارات القرار والتنبؤ بالنتائج. ومع تطور التعلم الآلي، تظل أشجار القرار أداة أساسية لعلماء البيانات والمحللين، لما توفره من رؤى وتوجيهات لاتخاذ القرار في مختلف المجالات.

أشجار القرار وتطوراتها الحديثة

أشجار القرار هي نماذج تعلم آلي تُستخدم في مهام التصنيف والانحدار. تحظى بشعبية بسبب بساطتها وسهولة تفسيرها. ومع ذلك، غالبًا ما تعاني أشجار القرار من الإفراط في التوافق خاصةً عندما تصبح الأشجار عميقة جدًا. وقد أُحرِزت عدة تطورات حديثة لمعالجة هذه التحديات وتحسين أداء أشجار القرار.

1. بناء مجموعات ميتا-شجرية متسلسلة معتمدة على التعزيز

أحد هذه التطورات وُصف في الورقة البحثية بعنوان “بناء مجموعات ميتا-شجرية متسلسلة معتمدة على التعزيز لتحسين أشجار القرار” لريوتا مانيوا وآخرين (2024). تقدم هذه الدراسة نهج الميتا-شجرة، الذي يهدف إلى منع الإفراط في التوافق من خلال ضمان المثالية الإحصائية بناءً على نظرية قرار بايز. تستكشف الورقة استخدام خوارزميات التعزيز لبناء مجموعات من الميتا-أشجار، والتي أظهرت تفوقها على مجموعات أشجار القرار التقليدية من حيث الأداء التنبؤي مع تقليل الإفراط في التوافق.
اقرأ المزيد

2. بناء عدة أشجار قرار من خلال تقييم أداء المجموعات أثناء البناء

دراسة أخرى بعنوان “إطار خوارزمي لبناء عدة أشجار قرار عبر تقييم أداء مجموعاتها أثناء عملية البناء” لكيتو تاجيما وآخرين (2024)، تقترح إطارًا يقوم ببناء أشجار قرار من خلال تقييم أداء مجموعاتها أثناء البناء. وعلى عكس الطرق التقليدية مثل التجميع والتعزيز، يقوم هذا الإطار ببناء وتقييم مجموعات الأشجار في الوقت ذاته لتحسين التنبؤات النهائية. أظهرت النتائج التجريبية فوائد هذا النهج في تحسين دقة التنبؤ.
اقرأ المزيد

3. شجرة داخل شجرة: من أشجار القرار إلى رسوميات القرار

تقدم ورقة “شجرة داخل شجرة: من أشجار القرار إلى رسوميات القرار” لبينغزهاو زو ومهسا شوران (2021) إطار رسمية القرار (TnT)، وهو إطار مبتكر يوسع أشجار القرار إلى رسوميات قرار أكثر قوة. ينشئ TnT رسوميات قرار من خلال تضمين الأشجار بشكل متكرر داخل العقد، مما يعزز أداء التصنيف ويقلل من حجم النموذج. ويحافظ هذا الأسلوب على تعقيد زمني خطي بالنسبة لعدد العقد، مما يجعله مناسبًا لمجموعات البيانات الكبيرة.
اقرأ المزيد

تُبرز هذه التطورات الجهود المستمرة لتعزيز فعالية أشجار القرار، مما يجعلها أكثر قوة وتنوعًا لمختلف التطبيقات المعتمدة على البيانات.