Cây quyết định

Cây quyết định là một công cụ mạnh mẽ và trực quan được sử dụng để ra quyết định và phân tích dự đoán. Đây là một thuật toán học có giám sát phi tham số, thường được sử dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy. Cấu trúc của nó giống như một cái cây, bắt đầu từ nút gốc và phân nhánh qua các nút quyết định tới các nút lá, đại diện cho các kết quả. Mô hình phân cấp này được ưa chuộng nhờ sự đơn giản và dễ diễn giải, trở thành nền tảng trong học máy và phân tích dữ liệu.

Cấu trúc của cây quyết định

• Nút gốc: Điểm bắt đầu của cây, đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu. Đây là nơi quyết định đầu tiên được thực hiện. Nút gốc chứa câu hỏi hoặc phép chia tách dựa trên thuộc tính quan trọng nhất trong tập dữ liệu.
• Nhánh: Đại diện cho các kết quả có thể xảy ra của một quyết định hoặc quy tắc kiểm tra, dẫn đến nút quyết định tiếp theo hoặc kết quả cuối cùng. Mỗi nhánh là một con đường quyết định dẫn đến một nút quyết định khác hoặc nút lá.
• Nút trong (nút quyết định): Điểm mà tại đó tập dữ liệu được chia tách dựa trên thuộc tính cụ thể, dẫn đến các nhánh tiếp theo. Các nút này chứa câu hỏi hoặc tiêu chí để phân chia dữ liệu thành các tập con.
• Nút lá (nút cuối): Kết quả cuối cùng của con đường ra quyết định, đại diện cho một phân loại hoặc quyết định. Khi một con đường dẫn tới nút lá, mô hình sẽ đưa ra dự đoán.

Các thuật toán cây quyết định

Có nhiều thuật toán được sử dụng để xây dựng cây quyết định, mỗi thuật toán có cách tiếp cận riêng khi chia tách dữ liệu:

1. ID3 (Iterative Dichotomiser 3): Sử dụng độ đo entropy và thông tin thu được để xác định thuộc tính tốt nhất cho việc tách dữ liệu. Chủ yếu dùng cho dữ liệu phân loại.
2. C4.5: Là phiên bản mở rộng của ID3, xử lý được cả dữ liệu phân loại và liên tục, sử dụng tỷ số thông tin để ra quyết định. Thuật toán này cũng xử lý được dữ liệu bị thiếu.
3. CART (Classification and Regression Trees): Sử dụng chỉ số Gini để chia tách nút và có thể xử lý cả bài toán phân loại và hồi quy. CART sinh ra cây nhị phân.

Các khái niệm chính

• Entropy: Là thước đo mức độ hỗn loạn hoặc không thuần nhất trong tập dữ liệu. Entropy càng thấp thì dữ liệu càng đồng nhất. Được dùng để đánh giá chất lượng phép chia tách.
• Thông tin thu được (Information Gain): Lượng giảm entropy sau khi tách dữ liệu theo một thuộc tính. Thông tin thu được càng cao thì thuộc tính đó càng phù hợp để chia tách.
• Chỉ số Gini: Đo xác suất phân loại sai một phần tử được chọn ngẫu nhiên nếu gán nhãn ngẫu nhiên. Chỉ số Gini càng thấp thì phép chia tách càng tốt.
• Cắt tỉa (Pruning): Kỹ thuật giảm kích thước cây bằng cách loại bỏ các nút không giúp cải thiện phân loại, giúp hạn chế quá khớp bằng cách đơn giản hóa mô hình.

Ưu và nhược điểm

Ưu điểm:

• Dễ diễn giải: Cấu trúc dạng sơ đồ luồng giúp dễ hình dung và hiểu quy trình ra quyết định. Cây quyết định trình bày rõ ràng các con đường quyết định.
• Linh hoạt: Có thể dùng cho cả bài toán phân loại và hồi quy. Áp dụng được cho nhiều lĩnh vực và vấn đề khác nhau.
• Không yêu cầu giả định về dữ liệu: Không cần giả định về phân phối dữ liệu, linh hoạt hơn so với nhiều mô hình khác.

Nhược điểm:

• Dễ bị quá khớp: Đặc biệt là các cây phức tạp dễ học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, làm giảm khả năng tổng quát hóa với dữ liệu mới. Cắt tỉa là giải pháp quan trọng để hạn chế vấn đề này.
• Không ổn định: Dữ liệu thay đổi nhỏ có thể làm thay đổi cấu trúc cây đáng kể, ảnh hưởng đến độ ổn định của mô hình.
• Thiên lệch về thuộc tính trội: Các thuộc tính có nhiều mức giá trị dễ chi phối cấu trúc cây nếu không được xử lý đúng cách, dẫn đến mô hình thiên lệch.

Ứng dụng thực tiễn

Cây quyết định được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

• Học máy: Cho các bài toán phân loại và hồi quy, như dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu lịch sử. Là nền tảng cho các mô hình phức tạp hơn như Rừng ngẫu nhiên và Cây tăng cường.
• Tài chính: Chấm điểm tín dụng và đánh giá rủi ro. Cây quyết định giúp đánh giá khả năng vỡ nợ dựa trên dữ liệu khách hàng.
• Y tế: Chẩn đoán bệnh và đề xuất phác đồ điều trị. Cây quyết định hỗ trợ quyết định chẩn đoán dựa trên triệu chứng và tiền sử bệnh.
• Marketing: Phân khúc và dự đoán hành vi khách hàng. Giúp hiểu sở thích khách hàng và nhắm mục tiêu các phân khúc cụ thể.
• AI và tự động hóa: Nâng cao chatbot và hệ thống AI để ra quyết định thông minh. Cung cấp khung quyết định dựa trên luật cho các hệ thống tự động.

Ví dụ và trường hợp sử dụng

Ví dụ 1: Hệ thống gợi ý khách hàng

Cây quyết định có thể được sử dụng để dự đoán sở thích khách hàng dựa trên dữ liệu mua hàng và tương tác trước đó, nâng cao hệ thống gợi ý trong thương mại điện tử. Chúng phân tích mẫu mua hàng để đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ tương tự.

Ví dụ 2: Chẩn đoán y tế

Trong y tế, cây quyết định hỗ trợ chẩn đoán bệnh bằng cách phân loại dữ liệu bệnh nhân dựa trên triệu chứng và tiền sử, từ đó đề xuất hướng điều trị. Mang lại quy trình chẩn đoán có hệ thống.

Ví dụ 3: Phát hiện gian lận

Các tổ chức tài chính sử dụng cây quyết định để phát hiện giao dịch gian lận bằng cách phân tích các mẫu và bất thường trong dữ liệu giao dịch. Giúp phát hiện hoạt động bất thường qua việc đánh giá các thuộc tính giao dịch.

Kết luận

Cây quyết định là một thành phần thiết yếu trong bộ công cụ học máy, được đánh giá cao nhờ sự rõ ràng và hiệu quả trong nhiều ứng dụng. Chúng đóng vai trò nền tảng trong quy trình ra quyết định, mang lại cách tiếp cận trực quan cho các vấn đề phức tạp. Dù trong y tế, tài chính hay tự động hóa AI, cây quyết định tiếp tục mang lại giá trị lớn nhờ khả năng mô hình hóa các con đường quyết định và dự đoán kết quả. Khi học máy phát triển, cây quyết định vẫn là công cụ nền tảng cho nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích, cung cấp những hiểu biết và hỗ trợ ra quyết định trong nhiều lĩnh vực.

Cây quyết định và các tiến bộ gần đây

Cây quyết định là mô hình học máy dùng cho các bài toán phân loại và hồi quy, nổi bật nhờ sự đơn giản và khả năng diễn giải. Tuy nhiên, cây quyết định thường gặp vấn đề quá khớp, đặc biệt khi cây quá sâu. Một số tiến bộ gần đây đã được phát triển để khắc phục những thách thức này và nâng cao hiệu quả của cây quyết định.

1. Xây dựng tập hợp meta-tree tuần tự dựa trên boosting

Một tiến bộ được mô tả trong bài báo “Boosting-Based Sequential Meta-Tree Ensemble Construction for Improved Decision Trees” của Ryota Maniwa và cộng sự (2024). Nghiên cứu này giới thiệu phương pháp meta-tree nhằm ngăn ngừa quá khớp bằng cách đảm bảo tối ưu thống kê dựa trên lý thuyết quyết định Bayes. Bài báo nghiên cứu việc sử dụng thuật toán boosting để xây dựng các tập hợp meta-tree, cho kết quả vượt trội hơn so với các tập hợp cây quyết định truyền thống về hiệu suất dự đoán và giảm quá khớp.
Đọc thêm

2. Xây dựng nhiều cây quyết định bằng đánh giá hiệu suất kết hợp

Một nghiên cứu khác, “An Algorithmic Framework for Constructing Multiple Decision Trees by Evaluating Their Combination Performance Throughout the Construction Process” của Keito Tajima và cộng sự (2024), đề xuất một khung xây dựng cây quyết định bằng cách đánh giá hiệu quả của tổ hợp cây trong quá trình xây dựng. Khác với các phương pháp truyền thống như bagging và boosting, khung này xây dựng đồng thời và đánh giá nhiều tổ hợp cây để nâng cao dự đoán cuối cùng. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này giúp tăng độ chính xác dự đoán.
Đọc thêm

3. Tree in Tree: từ cây quyết định đến đồ thị quyết định

“Tree in Tree: from Decision Trees to Decision Graphs” của Bingzhao Zhu và Mahsa Shoaran (2021) giới thiệu đồ thị quyết định Tree in Tree (TnT), một khung mới mở rộng cây quyết định thành đồ thị quyết định mạnh mẽ hơn. TnT xây dựng đồ thị quyết định bằng cách nhúng đệ quy các cây vào trong các nút, giúp tăng hiệu quả phân loại đồng thời giảm kích thước mô hình. Phương pháp này vẫn giữ độ phức tạp tuyến tính theo số lượng nút, phù hợp với bộ dữ liệu lớn.
Đọc thêm

Những tiến bộ này cho thấy nỗ lực không ngừng trong việc nâng cao hiệu quả của cây quyết định, giúp mô hình ngày càng bền vững và linh hoạt hơn cho nhiều ứng dụng dữ liệu thực tiễn.