Rozhodovací strom

Rozhodovací strom je algoritmus učenia s učiteľom, ktorý sa používa na prijímanie rozhodnutí alebo predpovedí na základe vstupných údajov. Vizualizuje sa ako stromová štruktúra, kde každý vnútorný uzol predstavuje test na atribút, každá vetva predstavuje výsledok testu a každý listový uzol predstavuje triedu alebo spojitú hodnotu.

Kľúčové komponenty rozhodovacieho stromu

1. Koreňový uzol: Predstavuje celý dataset a počiatočné rozhodnutie, ktoré treba urobiť.
2. Vnútorné uzly: Predstavujú rozhodnutia alebo testy na atribútoch. Každý vnútorný uzol má jednu alebo viac vetiev.
3. Vetvy: Predstavujú výsledok rozhodnutia alebo testu, ktoré vedú k ďalšiemu uzlu.
4. Listové uzly (terminálne uzly): Predstavujú konečné rozhodnutie alebo predpoveď, kde už nedochádza k ďalšiemu deleniu.

Štruktúra rozhodovacieho stromu

Rozhodovací strom začína koreňovým uzlom, ktorý sa rozdeľuje na vetvy na základe hodnôt určitého atribútu. Tieto vetvy vedú k vnútorným uzlom, ktoré sa ďalej rozdeľujú, až kým nedosiahnu listové uzly. Cesty od koreňového uzla po listové uzly predstavujú rozhodovacie pravidlá.

Ako fungujú rozhodovacie stromy

Proces tvorby rozhodovacieho stromu zahŕňa niekoľko krokov:

1. Výber najlepšieho atribútu: Pomocou metrík ako Giniho nečistota, entropia alebo informačný zisk sa vyberie najlepší atribút na rozdelenie dát.
2. Rozdelenie datasetu: Dataset je rozdelený na podmnožiny podľa vybraného atribútu.
3. Opakovanie procesu: Tento proces sa rekurzívne opakuje pre každú podmnožinu, pričom sa vytvárajú nové vnútorné alebo listové uzly, až kým nie je splnené kritérium zastavenia, napríklad keď všetky inštancie v uzle patria do rovnakej triedy alebo je dosiahnutá preddefinovaná hĺbka.

Metódy rozdelenia

• Giniho nečistota: Miera pravdepodobnosti, že náhodne vybraný prvok bude nesprávne klasifikovaný.
• Entropia: Miera neusporiadanosti alebo nečistoty v datasete.
• Informačný zisk: Miera zníženia entropie alebo nečistoty po rozdelení dát podľa atribútu.

Výhody rozhodovacích stromov

• Jednoduché na pochopenie: Stromová štruktúra je intuitívna a ľahko interpretovateľná.
• Univerzálne: Môžu byť použité na klasifikáciu aj regresiu.
• Neparametrické: Nepredpokladajú žiadne východiskové rozdelenie v dátach.
• Spracovanie číselných aj kategóriových údajov: Schopné spracovať rôzne typy dát.

Nevýhody rozhodovacích stromov

• Preučenie: Stromy sa môžu stať príliš zložitými a preučiť trénovacie dáta.
• Nestabilita: Malé zmeny v dátach môžu viesť k úplne inému stromu.
• Zaujatosť: Môžu byť zaujaté voči atribútom s viacerými úrovňami.

Aplikácie rozhodovacích stromov v AI

Rozhodovacie stromy sú veľmi univerzálne a môžu sa uplatniť v rôznych oblastiach, vrátane:

• Zdravotníctvo: Diagnostika chorôb na základe údajov o pacientoch.
• Financie: Hodnotenie úverov a posudzovanie rizík.
• Marketing: Segmentácia zákazníkov a cielenie kampaní.
• Výroba: Kontrola kvality a detekcia chýb.