의사결정 트리 분류기를 사용하여 데이터 세트의 주요 특징 선택 방법을 결정합니다.

결정 트리 분류기는 트리 구조를 기반으로 하는 지도 학습 알고리즘입니다. 데이터 세트를 여러 의사 결정 단위로 나눕니다. 각 단위는 일련의 특징 조건과 예측된 출력 값에 해당합니다. 분류 작업에서 의사결정 트리 분류기는 훈련 데이터 세트의 특징과 레이블 간의 관계를 학습하여 의사결정 트리 모델을 구축하고, 새로운 샘플을 해당 예측 출력 값으로 분류합니다. 이 과정에서 중요한 기능을 선택하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 의사결정 트리 분류자를 사용하여 데이터 세트에서 중요한 기능을 선택하는 방법을 설명합니다.

1. 특징 선택의 의의

특징 선택은 목표 변수를 보다 정확하게 예측하기 위해 원본 데이터 세트에서 가장 대표적인 특징을 선택하는 것입니다. 실제 적용에서는 중복되거나 관련 없는 기능이 많아 모델의 학습 과정을 방해하고 모델의 일반화 능력이 저하될 수 있습니다. 따라서 가장 대표적인 특성 세트를 선택하면 모델 성능을 효과적으로 향상시키고 과적합 위험을 줄일 수 있습니다.

2. 특징 선택을 위해 결정 트리 분류기를 사용하세요

결정 트리 분류기는 트리 구조를 기반으로 하는 분류기입니다. 정보 획득을 사용하여 기능 중요도를 평가합니다. 정보 획득이 클수록 해당 기능이 분류 결과에 미치는 영향도 커집니다. 따라서 의사결정 트리 분류기에서는 정보 이득이 더 큰 특징을 선택하여 분류합니다. 특징 선택 단계는 다음과 같습니다.

1. 각 특징의 정보 이득을 계산합니다.

정보 이득은 특징이 분류 결과에 미치는 영향 정도를 말하며 엔트로피로 측정할 수 있습니다. 엔트로피가 작을수록 데이터 세트의 순도가 높아집니다. 즉, 기능이 분류에 미치는 영향이 커집니다. 결정 트리 분류기에서 공식을 사용하여 각 기능의 정보 ​​이득을 계산할 수 있습니다.

operatorname{Gain}(F)=operatorname{Ent}(S)-sum_{vinoperatorname{Values}(F)} frac{ left|S_{v}right|}{|S|}operatorname{Ent}left(S_{v}right)

여기서, Operatorname{Ent}(S)는 데이터 세트 S의 엔트로피를 나타냅니다. |S_{ v}right|는 특성 F에 대해 값이 v인 샘플 세트를 나타내고, Operatorname{Ent}left(S_{v}right)는 값이 v인 샘플 세트의 엔트로피를 나타냅니다. 정보 획득량이 많을수록 이 기능이 분류 결과에 미치는 영향도 커집니다.

2. 정보 이득이 가장 큰 특징을 선택합니다

각 특징의 정보 이득을 계산한 후 정보 이득이 가장 큰 특징을 분류기의 분할 특징으로 선택합니다. 그런 다음 데이터 세트는 이 기능을 기반으로 여러 하위 집합으로 나뉘며 중지 조건이 충족될 때까지 각 하위 집합에 대해 위 단계를 반복적으로 수행합니다.

3. 중지 조건

• 결정 트리 분류기에 의해 결정 트리를 재귀적으로 구축하는 과정에서는 일반적으로 다음과 같은 상황이 필요합니다.
• 샘플 세트가 비어 있거나 포함된 항목만 있습니다. 하나의 샘플 범주인 샘플 컬렉션은 리프 노드로 나뉩니다.
• 모든 기능의 정보 ​​획득은 특정 임계값보다 작으며 샘플 세트는 리프 노드로 나뉩니다.
• 트리의 깊이가 미리 설정된 최대값에 도달하면 샘플 세트가 리프 노드로 분할됩니다.

4. 과적합 방지

의사결정 트리를 구축할 때 과적합을 방지하기 위해 가지치기 기술을 사용할 수 있습니다. 가지치기(Pruning)는 모델의 복잡성을 줄이고 일반화 능력을 향상시키는 목적을 달성하기 위해 생성된 의사결정나무를 가지치기하고 불필요한 일부 가지를 제거하는 것을 말합니다. 일반적으로 사용되는 가지치기 방법에는 사전 가지치기와 사후 가지치기가 있습니다.

사전 가지치기란 의사결정 트리 생성 과정에서 각 노드를 평가하는 것을 의미합니다. 현재 노드를 분할해도 모델 성능이 향상되지 않으면 분할이 중지되고 해당 노드가 리프 노드로 설정됩니다. 사전 가지치기의 장점은 계산이 간단하다는 점이지만, 과소적합이 쉽다는 단점이 있습니다.

사후 가지치기란 의사결정 트리가 생성된 후 생성된 의사결정 트리를 가지치기하는 것을 말합니다. 구체적인 방법은 의사결정나무의 일부 노드를 리프 노드로 대체하고 가지치기 후 모델의 성능을 계산하는 것입니다. 가지치기 후에 모델 성능이 감소하지 않고 증가하는 경우에는 가지치기된 모델이 유지됩니다. 사후 가지치기의 장점은 과적합을 줄일 수 있다는 점이지만, 단점은 계산 복잡도가 높다는 것입니다.

위 내용은 의사결정 트리 분류기를 사용하여 데이터 세트의 주요 특징 선택 방법을 결정합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!