Arbres de decisió són una eina popular i potent que s'utilitza en diversos camps com ara l'aprenentatge automàtic, la mineria de dades i les estadístiques. Proporcionen una manera clara i intuïtiva de prendre decisions basades en dades modelant les relacions entre diferents variables. Aquest article tracta sobre què són els arbres de decisió, com funcionen, els seus avantatges i desavantatges i les seves aplicacions.

ordenació de llista de matrius java

Què és un arbre de decisions?

A arbre de decisions és una estructura semblant a un diagrama de flux que s'utilitza per prendre decisions o prediccions. Consisteix en nodes que representen decisions o proves sobre atributs, branques que representen el resultat d'aquestes decisions i nodes fulla que representen resultats o prediccions finals. Cada node intern correspon a una prova d'un atribut, cada branca correspon al resultat de la prova i cada node fulla correspon a una etiqueta de classe o un valor continu.

Estructura d'un arbre de decisions

1. Node arrel : representa tot el conjunt de dades i la decisió inicial que cal prendre.
2. Nodes interns : Representa decisions o proves sobre atributs. Cada node intern té una o més branques.
3. Branques : representa el resultat d'una decisió o prova, que condueix a un altre node.
4. Nodes de fulla : Representa la decisió o predicció final. No es produeixen més divisions en aquests nodes.

Com funcionen els arbres de decisió?

El procés de creació d'un arbre de decisió implica:

1. Selecció del millor atribut : utilitzant una mètrica com ara la impuresa de Gini, l'entropia o el guany d'informació, es selecciona el millor atribut per dividir les dades.
2. Divisió del conjunt de dades : el conjunt de dades es divideix en subconjunts en funció de l'atribut seleccionat.
3. Repetint el procés : el procés es repeteix de forma recursiva per a cada subconjunt, creant un nou node intern o node full fins que es compleix un criteri d'aturada (per exemple, totes les instàncies d'un node pertanyen a la mateixa classe o s'arriba a una profunditat predefinida).

Mètriques per a la divisió

• Gini impuresa : Mesura la probabilitat d'una classificació incorrecta d'una instància nova si es va classificar aleatòriament segons la distribució de classes del conjunt de dades.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , on Pi és la probabilitat que una instància sigui classificada en una classe determinada.
• Entropia : Mesura la quantitat d'incertesa o impuresa del conjunt de dades.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , on Pi és la probabilitat que una instància sigui classificada en una classe determinada.
• Guany d'informació : Mesura la reducció de l'entropia o la impuresa de Gini després de dividir un conjunt de dades en un atribut.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , on Des de és el subconjunt de D després de dividir per un atribut.

Avantatges dels arbres de decisió

• Simplicitat i interpretabilitat : els arbres de decisió són fàcils d'entendre i interpretar. La representació visual reflecteix de prop els processos de presa de decisions humans.
• Versatilitat : Es pot utilitzar tant per a tasques de classificació com de regressió.
• No cal escalar les funcions : els arbres de decisió no requereixen la normalització ni l'escalat de les dades.
• Maneja les relacions no lineals : Capaç de capturar relacions no lineals entre característiques i variables objectiu.

Inconvenients dels arbres de decisió

• Sobreajustament : els arbres de decisió poden sobreajustar fàcilment les dades d'entrenament, especialment si són profunds amb molts nodes.
• Inestabilitat : Petites variacions en les dades poden provocar que es generi un arbre completament diferent.
• Biaix cap a les funcions amb més nivells : Les característiques amb més nivells poden dominar l'estructura de l'arbre.

Poda

Per superar sobreajustament, poda s'utilitzen tècniques. La poda redueix la mida de l'arbre eliminant els nodes que proporcionen poca potència en la classificació dels casos. Hi ha dos tipus principals de poda:

conté python

• Poda prèvia (aturada anticipada) : Impedeix que l'arbre creixi un cop compleix uns criteris (per exemple, profunditat màxima, nombre mínim de mostres per fulla).
• Postpoda : Elimina les branques d'un arbre totalment crescut que no proporcionen una potència significativa.

Aplicacions dels arbres de decisió

• Presa de decisions empresarials : S'utilitza en la planificació estratègica i l'assignació de recursos.
• Atenció sanitària : Ajuda a diagnosticar malalties i suggerir plans de tractament.
• Finances : Ajuda en la puntuació de crèdit i l'avaluació del risc.
• Màrqueting : S'utilitza per segmentar clients i predir el comportament dels clients.

Introducció a l'arbre de decisions

• Arbre de decisions en aprenentatge automàtic
• Pros i contres de la regressió de l'arbre de decisions en l'aprenentatge automàtic
• Arbre de decisió en enginyeria del programari

Implementació en llenguatges de programació específics

• Júlia :
  • Classificadors d'arbres de decisió a Julia
• R :
  • Arbre de decisió en la programació R
  • Arbre de decisions per a la regressió en la programació R
  • Classificadors d'arbres de decisió en programació R
• Python :
  • Python | Regression de l'arbre de decisions mitjançant sklearn
  • Python | Implementació de l'arbre de decisions
  • Classificació de text utilitzant arbres de decisió en Python
  • Passant dades categòriques a Sklearn Decision Tree
• MATLAB :
  • Com construir un arbre de decisions a MATLAB?

Conceptes i mètriques en arbres de decisió

• Mètriques :
  • ML | Impuresa i entropia de Gini a l'arbre de decisió
  • Com calcular el guany d'informació a l'arbre de decisions?
  • Com calcular el valor esperat a l'arbre de decisions?
  • Com calcular l'error d'entrenament a l'arbre de decisions?
  • Com calcular l'índex de Gini a l'arbre de decisions?
  • Com calcular l'entropia a l'arbre de decisió?
• Criteris de divisió :
  • Com determinar la millor divisió en l'arbre de decisió?

Algorismes i variants de l'arbre de decisió

• Algoritmes generals d'arbre de decisions :
  • Algoritmes d'arbre de decisió
• Algoritmes avançats :
  • C5.0 Algoritme de l'arbre de decisió

Anàlisi Comparativa i Diferències

• Amb altres models :
  • ML | Regression logística v/s Classificació de l'arbre de decisió
  • Diferència entre el bosc aleatori i l'arbre de decisió
  • KNN vs arbre de decisions a l'aprenentatge automàtic
  • Arbres de decisió vs algorismes de agrupació vs regressió lineal
• Dins dels conceptes de l'arbre de decisió :
  • Diferència entre la taula de decisions i l'arbre de decisions
  • La decisió de fer-compra o taula de decisions

Aplicacions dels arbres de decisió

• Aplicacions específiques :
  • Predicció de malalties del cor | Algoritme de l'arbre de decisions | Vídeos

Optimització i rendiment

• Poda i sobreajust :
  • Poda d'arbres de decisió
  • Sobreajust en els models d'arbre de decisió
• Tractament de problemes de dades :
  • Tractament de dades que falten en models d'arbre de decisió
• Afinació d'hiperparàmetres :
  • Com ajustar un arbre de decisions en l'afinació d'hiperparàmetres
• Escalabilitat :
  • Escalabilitat i Inducció de l'arbre de decisions en la mineria de dades
• Impacte de la profunditat :
  • Com impacta la profunditat de l'arbre de decisions en la precisió

Enginyeria i Selecció de Característiques

• Selecció de funcions mitjançant l'arbre de decisions
• Resolució del problema de la multicolinearitat amb l'arbre de decisió

Visualitzacions i interpretabilitat

• Com visualitzar un arbre de decisió des d'un bosc aleatori