Pandangan mendalam pada model pokok keputusan: Algoritma dan perbincangan masalah

Pokok keputusan ialah model pembelajaran mesin diselia yang dilatih menggunakan input berlabel dan data sasaran. Ia mewakili proses membuat keputusan melalui struktur pokok, dan membuat keputusan berdasarkan jawapan kepada kumpulan tag/nod sebelumnya. Kelebihan pokok keputusan ialah ia meniru aliran logik pemikiran manusia, menjadikan keputusan dan proses lebih mudah difahami dan dijelaskan. Tidak seperti model linear, pepohon keputusan mampu mengendalikan hubungan tak linear antara pembolehubah. Ia digunakan terutamanya untuk menyelesaikan masalah pengelasan dan mengelas atau mengklasifikasikan objek melalui model. Tambahan pula, dalam pembelajaran mesin, pepohon keputusan juga boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah regresi.

Struktur Pokok Keputusan

Pokok keputusan dibina dengan pembahagian rekursif dengan akar pokok di bahagian atas. Nod akar mengandungi semua data latihan. Bermula dari nod akar, setiap nod boleh dibahagikan kepada nod anak kiri dan kanan. Nod daun ialah nod akhir yang tidak mempunyai belahan lagi dan juga dipanggil nod keputusan.

Algoritma Pokok Keputusan

Algoritma CART

CART (Pokok Pengelasan dan Regresi) ialah algoritma pepohon keputusan yang digunakan untuk mengendalikan tugasan pengelasan dan regresi. Pepohon keputusan berfungsi dengan membelah nod kepada nod anak berdasarkan nilai ambang atribut. CART menggunakan indeks Gini dan pengurangan varians sebagai penunjuk untuk menentukan ambang pemisahan. Untuk klasifikasi dan pepohon regresi, CART menggunakan pekali Gini untuk mengukur ketulenan set data dan melaksanakan pengelasan dengan membelah pepohon keputusan. Algoritma CART juga sesuai untuk ciri berbilang kelas. Untuk pepohon keputusan regresi, ralat min kuasa dua terkurang varians digunakan sebagai kriteria pemilihan ciri, dan nilai min setiap nod daun digunakan untuk meminimumkan kehilangan L2. Oleh itu, algoritma CART boleh memilih titik selisih terbaik berdasarkan ciri-ciri data input dan membina model pepohon keputusan dengan keupayaan generalisasi yang baik.

Algoritma ID3

ID3 ialah algoritma pepohon keputusan klasifikasi berdasarkan strategi tamak, yang membina pepohon keputusan dengan memilih ciri terbaik yang menghasilkan keuntungan maklumat maksimum atau entropi minimum. Pada setiap lelaran, algoritma ID3 membahagikan ciri kepada dua atau lebih kumpulan. Biasanya, algoritma ID3 sesuai untuk masalah pengelasan tanpa pembolehubah berterusan.

Bacaan berkaitan: Prinsip Algoritma Pokok Keputusan

Masalah Terlebihan Pokok Keputusan

Terlebih pemasangan bermaksud model terlalu menekankan ciri-ciri data latihan, mengakibatkan kemungkinan ketidaktepatan apabila menemui data baharu atau meramalkan keputusan masa hadapan. Untuk lebih sesuai dengan data latihan, model mungkin menghasilkan terlalu banyak nod, menjadikan pepohon keputusan terlalu rumit untuk ditafsirkan. Walaupun pepohon keputusan berprestasi baik dalam meramal data latihan, ramalan mereka pada data baharu mungkin tidak tepat. Oleh itu, overfitting perlu diselesaikan dengan melaraskan parameter model, meningkatkan jumlah data latihan, atau menggunakan teknik regularization.

Atas ialah kandungan terperinci Pandangan mendalam pada model pokok keputusan: Algoritma dan perbincangan masalah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!