Cây quyết định

Cây quyết định hoạt động như thế nào

Cây quyết định học từ dữ liệu bằng cách tạo ra một mô hình dự đoán giá trị của biến mục tiêu dựa trên một số tính năng đầu vào. Đây là một dạng Học có giám sát , nghĩa là nó yêu cầu dữ liệu đào tạo được gắn nhãn. Cây được xây dựng bằng cách đệ quy chia dữ liệu dựa trên các tính năng phân tách tốt nhất biến mục tiêu. Các thuật toán phổ biến như CART (Cây phân loại và hồi quy) và ID3 sử dụng các tiêu chí như tạp chất Gini hoặc mức tăng thông tin để xác định mức phân tách tối ưu tại mỗi nút. Quá trình tiếp tục cho đến khi đáp ứng được tiêu chí dừng, chẳng hạn như đạt đến độ sâu tối đa hoặc có các nút chỉ có mẫu từ một lớp.

Các loại và biến thể

Hai loại chính là Cây phân loại (dự đoán nhãn lớp rời rạc) và Cây hồi quy (dự đoán giá trị số liên tục). Mặc dù cây quyết định đơn lẻ hữu ích, nhưng đôi khi chúng có thể dễ bị lỗi hoặc mất ổn định. Để giải quyết vấn đề này, các phương pháp Ensemble như Rừng ngẫu nhiên kết hợp nhiều cây quyết định để cải thiện hiệu suất dự đoán và độ mạnh mẽ chống lại tình trạng quá khớp .

Ưu điểm và nhược điểm

Cây quyết định mang lại một số lợi ích:

• Khả năng diễn giải: Cấu trúc sơ đồ luồng của chúng dễ hình dung và giải thích.
• Chuẩn bị dữ liệu tối thiểu: Chúng thường yêu cầu ít xử lý dữ liệu trước hơn so với các kỹ thuật khác, xử lý cả dữ liệu số và dữ liệu phân loại một cách tự nhiên.
• Tầm quan trọng của tính năng: Chúng thực hiện ngầm việc lựa chọn tính năng, chỉ ra tính năng nào có ảnh hưởng nhất đến quá trình ra quyết định.

Tuy nhiên, chúng cũng có nhược điểm:

• Quá khớp: Cây có thể trở nên quá phức tạp và khớp quá chặt với dữ liệu đào tạo, không thể khái quát hóa tốt với dữ liệu mới. Các kỹ thuật như Cắt tỉa được sử dụng để đơn giản hóa cây và khắc phục điều này.
• Tính không ổn định: Những thay đổi nhỏ trong dữ liệu có thể dẫn đến những cấu trúc cây khác biệt đáng kể.
• Độ lệch: Cây có thể bị lệch nếu một số lớp chiếm ưu thế trong tập dữ liệu.

Ứng dụng trong thế giới thực

Cây quyết định được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Chẩn đoán y khoa: Hỗ trợ bác sĩ bằng cách dự đoán bệnh dựa trên các triệu chứng và tiền sử bệnh nhân, cung cấp lộ trình ra quyết định rõ ràng. Ví dụ, họ có thể giúp xác định các yếu tố rủi ro cho một số tình trạng bệnh dựa trên dữ liệu lâm sàng ( ví dụ ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe ). Điều này phù hợp với các ứng dụng rộng hơn của AI trong chăm sóc sức khỏe .
• Phân tích tài chính: Được sử dụng trong chấm điểm tín dụng để đánh giá rủi ro khi vay vốn dựa trên thông tin của người nộp đơn hoặc để dự đoán biến động của thị trường chứng khoán.
• Dự đoán tình trạng mất khách hàng: Các doanh nghiệp sử dụng cây quyết định để xác định khách hàng có khả năng rời đi dựa trên mô hình sử dụng, thông tin nhân khẩu học và lịch sử tương tác của họ, cho phép áp dụng các chiến lược giữ chân khách hàng chủ động ( xem ví dụ trên các nền tảng như Kaggle ).

So sánh với các thuật toán khác

• Rừng ngẫu nhiên: Mặc dù được xây dựng từ cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên tính toán trung bình các dự đoán trên nhiều cây, thường mang lại độ chính xác cao hơn và khả năng khái quát tốt hơn so với một cây duy nhất.
• Máy vectơ hỗ trợ (SVM): SVM hướng đến việc tìm các lớp phân tách siêu phẳng tối ưu, thường hoạt động tốt trong không gian có nhiều chiều nhưng lại không có khả năng diễn giải trực tiếp như cây quyết định.
• Mạng nơ-ron (NN): Mạng nơ-ron , đặc biệt là mạng nơ-ron sâu được sử dụng trong các mô hình như Ultralytics YOLO cho Thị giác máy tính (CV) , có thể mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính cực kỳ phức tạp nhưng thường khó diễn giải hơn ('hộp đen') so với cây quyết định.

Cây quyết định vẫn là thuật toán cơ bản trong ML do tính đơn giản, khả năng diễn giải và tiện ích của chúng như các khối xây dựng cho các mô hình phức tạp hơn. Chúng được triển khai rộng rãi trong các thư viện phổ biến như Scikit-learn .