Drzewo decyzyjne

Drzewo decyzyjne to algorytm uczenia nadzorowanego używany do podejmowania decyzji lub przewidywań na podstawie danych wejściowych. Jest przedstawiane jako struktura przypominająca drzewo, gdzie każdy węzeł wewnętrzny reprezentuje test na atrybucie, każda gałąź to wynik tego testu, a każdy liść to etykieta klasy lub wartość ciągła.

Kluczowe elementy drzewa decyzyjnego

1. Węzeł główny (korzeń): Reprezentuje cały zbiór danych i początkową decyzję do podjęcia.
2. Węzły wewnętrzne: Oznaczają decyzje lub testy na atrybutach. Każdy węzeł wewnętrzny ma jedną lub więcej gałęzi.
3. Gałęzie: Przedstawiają wynik decyzji lub testu, prowadząc do kolejnego węzła.
4. Liście (węzły końcowe): Określają ostateczną decyzję lub przewidywanie, gdzie nie następują już dalsze podziały.

Struktura drzewa decyzyjnego

Drzewo decyzyjne zaczyna się od węzła głównego, który dzieli się na gałęzie na podstawie wartości wybranego atrybutu. Gałęzie te prowadzą do węzłów wewnętrznych, które dalej się rozgałęziają aż do liści. Ścieżki od korzenia do liści odpowiadają regułom decyzyjnym.

Jak działają drzewa decyzyjne

Budowanie drzewa decyzyjnego obejmuje kilka etapów:

1. Wybór najlepszego atrybutu: Na podstawie miar takich jak nieczystość Gini, entropia czy przyrost informacji wybiera się atrybut, według którego nastąpi podział danych.
2. Podział zbioru danych: Zbiór danych dzielony jest na podzbiory w oparciu o wybrany atrybut.
3. Powtarzanie procesu: Proces jest wykonywany rekurencyjnie dla każdego podzbioru, tworząc nowe węzły wewnętrzne lub liście aż do spełnienia warunku stopu, np. wszystkie przypadki w węźle należą do jednej klasy lub osiągnięto określoną głębokość.

Miary do podziału

• Nieczystość Gini: Mierzy częstotliwość błędnej klasyfikacji losowo wybranego elementu.
• Entropia: Określa poziom nieuporządkowania lub nieczystości w zbiorze danych.
• Przyrost informacji: Obrazuje zmniejszenie entropii lub nieczystości po podziale danych według danego atrybutu.

Zalety drzew decyzyjnych

• Łatwe do zrozumienia: Struktura drzewa jest intuicyjna i prosta w interpretacji.
• Wszechstronne: Nadają się zarówno do klasyfikacji, jak i regresji.
• Nieparametryczne: Nie zakładają żadnego rozkładu danych.
• Obsługują dane liczbowe i kategoryczne: Mogą przetwarzać różne typy danych.

Wady drzew decyzyjnych

• Przeuczenie: Drzewa mogą być zbyt złożone i przeuczać dane treningowe.
• Niestabilność: Niewielkie zmiany w danych mogą prowadzić do powstania zupełnie innego drzewa.
• Stronniczość: Mogą faworyzować atrybuty z większą liczbą poziomów.

Zastosowania drzew decyzyjnych w AI

Drzewa decyzyjne są niezwykle wszechstronne i znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, m.in.:

• Ochrona zdrowia: Diagnozowanie chorób na podstawie danych pacjentów.
• Finanse: Ocena zdolności kredytowej i analiza ryzyka.
• Marketing: Segmentacja klientów i targetowanie.
• Produkcja: Kontrola jakości i wykrywanie defektów.