Quel est le processus d’arbre de décision de l’algorithme d’intelligence artificielle Python ?

Decision Tree

est un algorithme qui effectue une classification ou une régression en divisant un ensemble de données en petits sous-ensembles traitables. Chaque nœud représente une fonctionnalité utilisée pour diviser les données, et chaque nœud feuille représente une catégorie ou une valeur prédite. Lors de la création d'un arbre de décision, l'algorithme sélectionnera les meilleures caractéristiques pour diviser les données afin que les données de chaque sous-ensemble appartiennent à la même catégorie ou présentent autant que possible des caractéristiques similaires. Ce processus sera répété en continu, semblable à la récursion en Java, jusqu'à ce qu'une condition d'arrêt soit atteinte (par exemple, le nombre de nœuds feuilles atteint une valeur prédéfinie), formant un arbre de décision complet. Il convient à la gestion des tâches de classification et de régression. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’arbre de décision est également un algorithme classique aux applications étendues.

Puis présentons brièvement le processus de l'arbre de décision :

• Préparation des données Supposons que nous disposions d'un ensemble de données sur un restaurant, comprenant des attributs tels que le sexe du client, s'il fume, l'heure du repas et si le client laisse les informations de pourboire. Notre tâche consiste à utiliser ces attributs pour prédire si un client repart avec un pourboire.

• Nettoyage des données et ingénierie des fonctionnalitésPour le nettoyage des données, nous devons traiter les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, etc. pour garantir l'intégrité et l'exactitude des données. Pour l'ingénierie des fonctionnalités, nous devons traiter les données d'origine et extraire les fonctionnalités les plus discriminantes. Par exemple, nous pouvons discrétiser les heures de repas en matin, midi et soir, et convertir le sexe et le statut tabagique en valeurs 0/1, etc.

• Diviser l'ensemble de données Nous divisons l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test, généralement en utilisant la validation croisée.

• Créer un arbre de décisionNous pouvons utiliser ID3, C4.5, CART et d'autres algorithmes pour construire un arbre de décision. Ici, nous prenons l'algorithme ID3 comme exemple. La clé est de calculer le gain d'information. Nous pouvons calculer le gain d'informations pour chaque attribut, trouver l'attribut avec le gain d'informations le plus important en tant que nœud divisé et construire le sous-arbre de manière récursive.

• Évaluation du modèleNous pouvons utiliser la précision, le rappel, le score F1 et d'autres indicateurs pour évaluer les performances du modèle.

• Réglage du modèle Nous pouvons encore améliorer les performances du modèle en élaguant et en ajustant les paramètres de l'arbre de décision.

• Application de modèleEnfin, nous pouvons appliquer le modèle entraîné à de nouvelles données pour faire des prédictions et des décisions.

Apprenons-le à travers un exemple simple :

Supposons que nous ayons l'ensemble de données suivant :

Fonctionnalité 1	Fonctionnalité 2	Catégorie
1	1	Homme
1	0	Homme
0	1	Homme
0	0	Femme

Nous pouvons le faire en construisant l'arbre de décision suivant :
Si la caractéristique 1 = 1, il est classé comme masculin ; sinon (c'est-à-dire la caractéristique 1 = 0), si la caractéristique 2 = 1, il est classé comme masculin sinon (c'est-à-dire la caractéristique 2 = 0), il est classé comme féminin ;

feature1 = 1
feature2 = 0
# 解析决策树函数
def predict(feature1, feature2):
    if feature1 == 1:
    print("男")
else:
if feature2 == 1:
       print("男")
    else:
      print("女")

Dans cet exemple, nous choisissons la fonctionnalité 1 comme premier point de partage car elle peut diviser l'ensemble de données en deux sous-ensembles contenant la même catégorie ; puis nous choisissons la fonctionnalité 2 comme deuxième point de partage car elle est capable de diviser les données restantes. divisé en deux sous-ensembles contenant la même catégorie. Enfin, nous obtenons un arbre de décision complet permettant de classer les nouvelles données.

Bien que l'algorithme de l'arbre de décision soit facile à comprendre et à mettre en œuvre, divers problèmes et situations doivent être pleinement pris en compte dans des applications pratiques :

• Surajustement : dans l'algorithme de l'arbre de décision, le surajustement est un problème courant. Problèmes, en particulier lorsque la quantité de données de l'ensemble d'entraînement est insuffisante ou les valeurs des caractéristiques sont grandes, peuvent facilement conduire à un surapprentissage. Afin d'éviter cette situation, l'arbre de décision peut être optimisé en l'élaguant d'abord ou en l'élaguant plus tard.

• Taillez d'abord : "Taillez" l'arbre en arrêtant précocement sa construction, les nœuds deviennent des feuilles. La méthode générale de traitement consiste à limiter la hauteur et le nombre d'échantillons de feuilles. Post-élagage : après avoir construit un arbre de décision complet, remplacez une branche moins précise par une feuille et étiquetez-la avec la classe la plus fréquente dans le sous-arbre de nœuds.

• Sélection des fonctionnalités : l'algorithme de l'arbre de décision utilise généralement des méthodes telles que le gain d'informations ou l'indice de Gini pour calculer l'importance de chaque fonctionnalité, puis sélectionne les fonctionnalités optimales pour le partitionnement. Cependant, cette méthode ne peut pas garantir les caractéristiques globales optimales, elle peut donc affecter la précision du modèle.

• Traitement des fonctionnalités continues : les algorithmes d'arbre de décision discrétisent généralement les fonctionnalités continues, ce qui peut perdre certaines informations utiles. Afin de résoudre ce problème, vous pouvez envisager d'utiliser des méthodes telles que la méthode de dichotomie pour traiter les entités continues.

• Traitement des valeurs manquantes : En réalité, les données ont souvent des valeurs manquantes, ce qui pose certains défis à l'algorithme de l'arbre de décision. Habituellement, vous pouvez remplir les valeurs manquantes, supprimer les valeurs manquantes, etc.

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