머신러닝에 엔트로피 및 의사결정 트리 적용

엔트로피 및 결정 트리는 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 개념이며 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 작업에 널리 사용됩니다. 다음은 엔트로피와 의사결정나무의 두 가지 측면을 자세히 소개합니다.

엔트로피는 정보 이론에서 중요한 개념으로, 시스템의 혼돈이나 불확실성의 정도를 측정하는 데 사용됩니다. 기계 학습에서는 엔트로피를 사용하여 데이터 세트의 순도를 평가하는 경우가 많습니다. n개의 양성 샘플과 m개의 음성 샘플을 포함하는 이진 분류 데이터 세트의 경우 데이터 세트의 엔트로피는 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다.

H=-frac{n}{n+m}log_2(frac {n}{n+m})-frac{m}{n+m}log_2(frac{m}{n+m})

이 공식에서 log_2는 밑이 2인 로그를 나타냅니다. 공식을 관찰하면 양성 샘플과 음성 샘플의 비율이 동일할 때 엔트로피 값이 가장 크며 이는 데이터 세트의 불확실성이 가장 크다는 것을 의미합니다. 데이터 세트에 양성 샘플 또는 음성 샘플만 있는 경우 엔트로피 값은 0으로, 이는 데이터 세트의 순도가 가장 높다는 것을 나타냅니다.

결정 트리는 속성 값을 기준으로 분류하는 분류기이며 트리 구조로 표현됩니다. 의사결정 트리를 구축하는 과정에는 특징 선택과 트리 구성이라는 두 가지 주요 단계가 포함됩니다. 기능 선택 단계에서 의사결정 트리는 다양한 범주를 노드로 가장 잘 구별할 수 있는 속성을 선택합니다. 트리 구성 단계에서는 데이터 세트를 속성 값에 따라 서로 다른 하위 집합으로 나누고 하위 트리를 반복적으로 구성합니다. 각 리프 노드는 분류 결과를 나타내고, 각 분기는 속성 값을 나타냅니다. 일련의 결정을 통해 의사결정 트리는 새로운 데이터를 분류할 수 있습니다. 의사결정 트리의 장점은 이해하고 해석하기 쉽지만 과적합되기 쉽다는 것입니다. 따라서 의사결정 트리를 적용할 때 적절한 특징을 선택하고 모델 매개변수를 조정하는 데 주의를 기울여야 합니다.

특징 선택에서는 현재 노드의 분할 기준으로 최적의 속성을 선택해야 합니다. 일반적으로 사용되는 특징 선택 방법에는 정보 이득, 정보 이득 비율, 지니 계수 등이 있습니다. 정보 이득을 예로 들면, 계산 공식은 다음과 같습니다:

Gain(D,a)=Ent(D)-sum_{vin Values(a)}frac{|D^v|}{|D| }Ent (D^v)

여기서 D는 현재 노드의 데이터 세트를 나타내고, a는 속성을 나타내며, Values(a)는 속성 a의 가능한 모든 값을 나타내고, D^v는 다음과 같은 경우 자식을 나타냅니다. 속성 a는 v 값을 취합니다. 데이터 세트, Ent(D)는 데이터 세트 D의 엔트로피를 나타내고, Ent(D^v)는 하위 데이터 세트 D^v의 엔트로피를 나타냅니다.

트리 구성에서는 루트 노드에서 시작하여 현재 노드에 대한 분할 기준으로 최적의 속성을 선택한 다음 속성에 따라 데이터 세트를 나누어 가능한 모든 항목에 해당하는 하위 요소를 생성합니다. 속성의 값. 그런 다음 모든 데이터가 분류되거나 미리 설정된 중지 조건에 도달할 때까지 각 하위 노드에 대해 위 단계를 반복적으로 수행합니다.

의사결정 트리의 장점은 이해하고 설명하기 쉽고 비선형 관계도 처리할 수 있다는 것입니다. 그러나 의사결정 트리에는 과적합되기 쉽고 노이즈에 민감한 등 몇 가지 단점도 있습니다.

요약하자면 엔트로피와 의사결정 트리는 머신러닝에서 매우 중요한 개념입니다. 엔트로피는 데이터 세트의 순수성과 불확실성을 측정하는 데 사용될 수 있으며, 의사결정 트리는 일련의 결정을 통해 데이터를 분류하는 트리 구조 기반 분류자입니다. 엔트로피의 크기에 따라 최적의 속성을 선택한 후 의사결정 트리 구축 과정을 기반으로 분류 모델을 생성할 수 있습니다.

위 내용은 머신러닝에 엔트로피 및 의사결정 트리 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!