Cây quyết định

Cây quyết định hoạt động như thế nào

Quá trình xây dựng cây quyết định bao gồm việc phân chia dữ liệu huấn luyện một cách đệ quy dựa trên giá trị của các thuộc tính khác nhau. Thuật toán chọn thuộc tính tốt nhất để phân chia dữ liệu ở mỗi bước, nhằm mục đích làm cho các nhóm con kết quả càng "thuần túy" càng tốt—nghĩa là mỗi nhóm chủ yếu bao gồm các điểm dữ liệu có cùng kết quả. Quá trình phân chia này thường được hướng dẫn bởi các tiêu chí như hệ số tạp chất Gini hoặc Độ lợi thông tin (Information Gain ), đo lường mức độ hỗn loạn hoặc ngẫu nhiên trong các nút.

Cây bắt đầu với một nút gốc duy nhất chứa toàn bộ dữ liệu. Sau đó, nó được chia thành các nút quyết định, đại diện cho các câu hỏi về dữ liệu (ví dụ: "Tuổi của khách hàng có trên 30 không?"). Quá trình chia này tiếp tục cho đến khi các nút trở nên thuần nhất hoặc đạt được điều kiện dừng, chẳng hạn như độ sâu tối đa của cây. Các nút cuối cùng, chưa được chia tách, được gọi là nút lá (leaf node), và chúng cung cấp dự đoán cuối cùng cho bất kỳ điểm dữ liệu nào đạt đến chúng. Ví dụ: một nút lá có thể phân loại một giao dịch là "gian lận" hoặc "không gian lận". Khả năng diễn giải này là một lợi thế quan trọng, thường được nhấn mạnh trong các cuộc thảo luận xung quanh Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (XAI) .

Ứng dụng trong thế giới thực

Cây quyết định rất linh hoạt và được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

1. Trí tuệ nhân tạo trong Chăm sóc Sức khỏe để Chẩn đoán : Cây quyết định có thể được sử dụng để tạo ra một mô hình chẩn đoán sơ bộ. Mô hình sẽ lấy dữ liệu bệnh nhân như các triệu chứng (sốt, ho), tuổi và kết quả xét nghiệm làm đầu vào (các đặc điểm). Sau đó, cây sẽ tuân theo một loạt các quy tắc quyết định để dự đoán khả năng mắc một bệnh cụ thể. Ví dụ: một nhánh có thể dựa trên việc bệnh nhân có sốt hay không, tiếp theo là một nhánh khác dựa trên mức độ ho, cuối cùng dẫn đến một nút lá gợi ý chẩn đoán có thể xảy ra. Điều này cung cấp một lộ trình rõ ràng, dựa trên quy tắc để các chuyên gia y tế tuân theo. Bạn có thể tìm hiểu thêm về lĩnh vực này tại Viện Chẩn đoán Hình ảnh và Kỹ thuật Sinh học Y sinh Quốc gia (NIBIB) .
2. Dịch vụ Tài chính Đánh giá Rủi ro Tín dụng: Các ngân hàng và tổ chức tài chính sử dụng cây quyết định để xác định điều kiện vay vốn. Mô hình phân tích dữ liệu của người nộp đơn như điểm tín dụng, thu nhập, số tiền vay và lịch sử việc làm. Cây quyết định đầu tiên có thể phân tách dựa trên điểm tín dụng. Nếu điểm cao, nó sẽ đi theo một hướng; nếu thấp, nó sẽ đi theo hướng khác. Các phân tách tiếp theo dựa trên thu nhập và thời hạn vay giúp phân loại người nộp đơn thành rủi ro thấp hoặc rủi ro cao, ảnh hưởng đến quyết định phê duyệt khoản vay. Ứng dụng này là một phần cốt lõi của AI trong tài chính .

Mối quan hệ với các mô hình khác

Cây quyết định tạo thành cơ sở cho các phương pháp tổng hợp phức tạp hơn thường mang lại độ chính xác cao hơn.

• Rừng ngẫu nhiên : Mô hình phổ biến này xây dựng nhiều cây quyết định trên các tập hợp con ngẫu nhiên khác nhau của dữ liệu và các đặc điểm. Sau đó, nó tổng hợp các dự đoán của chúng (bằng cách bỏ phiếu cho phân loại hoặc lấy trung bình cho hồi quy), giúp cải thiện hiệu suất và giúp mô hình mạnh mẽ hơn trong việc chống lại hiện tượng quá khớp .
• Cây tăng cường độ dốc: Các mô hình như XGBoost và LightGBM là các kỹ thuật tổng hợp tiên tiến xây dựng các cây quyết định theo trình tự, trong đó mỗi cây mới sẽ sửa lỗi của cây trước đó.
• Phân cụm K-Means : Điều quan trọng là phải phân biệt cây quyết định với các thuật toán phân cụm. K-Means là một phương pháp học không giám sát để nhóm dữ liệu chưa được gắn nhãn, trong khi cây quyết định được sử dụng cho học có giám sát để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đã được gắn nhãn.
• Mạng nơ-ron tích chập (CNN) : Mặc dù hiệu quả đối với các bài toán dữ liệu dạng bảng, cây quyết định lại kém hiệu quả hơn đối với dữ liệu đa chiều như hình ảnh. Trong thị giác máy tính , các mô hình như CNN và Vision Transformers (ViT) được sử dụng thay thế. Các kiến trúc tiên tiến như Ultralytics YOLO11 tận dụng các cấu trúc học sâu này cho các tác vụ phức tạp như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh và phân đoạn thực thể .

Việc hiểu các mô hình nền tảng như cây quyết định sẽ cung cấp bối cảnh giá trị trong bối cảnh rộng lớn hơn của trí tuệ nhân tạo (AI) . Các công cụ như Scikit-learn cung cấp các triển khai phổ biến cho cây quyết định, trong khi các nền tảng như Ultralytics HUB giúp đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các mô hình thị giác tiên tiến cho các trường hợp sử dụng phức tạp hơn.