Rozhodovací strom

Rozhodovací strom je algoritmus učení s učitelem používaný pro rozhodování nebo předpovídání na základě vstupních dat. Je vizualizován jako stromová struktura, kde každý vnitřní uzel představuje test určitého atributu, každá větev představuje výsledek testu a každý listový uzel představuje třídu nebo spojitou hodnotu.

Klíčové komponenty rozhodovacího stromu

1. Kořenový uzel: Představuje celou datovou sadu a počáteční rozhodnutí.
2. Vnitřní uzly: Představují rozhodnutí nebo testy atributů. Každý vnitřní uzel má jednu nebo více větví.
3. Větve: Představují výsledek rozhodnutí nebo testu, vedoucí k dalšímu uzlu.
4. Listové uzly (koncové uzly): Představují konečné rozhodnutí nebo předpověď, kde už ke štěpení nedochází.

Struktura rozhodovacího stromu

Rozhodovací strom začíná kořenovým uzlem, který se rozděluje do větví na základě hodnot určitého atributu. Tyto větve vedou k vnitřním uzlům, které se dále větví, dokud nedosáhnou listových uzlů. Cesty od kořene k listům představují pravidla rozhodování.

Jak rozhodovací stromy fungují

Proces vytváření rozhodovacího stromu zahrnuje několik kroků:

1. Výběr nejlepšího atributu: Pomocí metrik jako je Giniho nečistota, entropie nebo informační zisk se vybere nejlepší atribut pro rozdělení dat.
2. Rozdělení datové sady: Datová sada je rozdělena do podmnožin podle zvoleného atributu.
3. Opakování procesu: Tento proces se rekurzivně opakuje pro každou podmnožinu, čímž vznikají nové vnitřní nebo listové uzly, dokud není splněno kritérium zastavení, například všechny instance v uzlu patří do jedné třídy nebo je dosažena předem daná hloubka stromu.

Metriky pro rozdělování

• Giniho nečistota: Měří pravděpodobnost nesprávné klasifikace náhodně vybraného prvku.
• Entropie: Měří míru neuspořádanosti nebo nečistoty v datové sadě.
• Informační zisk: Měří snížení entropie nebo nečistoty po rozdělení dat podle atributu.

Výhody rozhodovacích stromů

• Snadno pochopitelné: Stromová struktura je intuitivní a snadno interpretovatelná.
• Všestranné: Lze použít pro klasifikaci i regresi.
• Neparametrické: Nepředpokládají žádné rozdělení dat.
• Zpracují číselná i kategoriální data: Dokážou pracovat s různými typy dat.

Nevýhody rozhodovacích stromů

• Přeučení: Stromy mohou být příliš složité a přeučit trénovací data.
• Nestabilita: Malé změny v datech mohou vést k úplně jinému stromu.
• Zaujatost: Mohou být zaujaté vůči atributům s více úrovněmi.

Využití rozhodovacích stromů v AI

Rozhodovací stromy jsou velmi všestranné a lze je využít v různých oblastech, například:

• Zdravotnictví: Diagnostika nemocí na základě údajů o pacientech.
• Finance: Hodnocení úvěruschopnosti a řízení rizik.
• Marketing: Segmentace a zacílení zákazníků.
• Výroba: Kontrola kvality a detekce vad.