Дерево решений (Decision Tree) - что это такое, статья, чтобы увидеть и понять

Определение дерева решений

Дерево решений (Decision Tree, DT) - это древовидная прогностическая модель, которая имитирует процесс принятия решений человеком, классифицируя или прогнозируя данные с помощью ряда правил. Каждый внутренний узел представляет собой тест признака, ветви соответствуют результатам теста, а узлы листьев хранят окончательное решение. Этот алгоритм использует стратегию "разделяй и властвуй" для рекурсивного выбора оптимальных признаков для разделения данных, стремясь к максимизации чистоты подмножества. Деревья решений могут решать как задачи классификации (вывод дискретных категорий), так и задачи регрессии (вывод непрерывных значений). Основное преимущество заключается в том, что модель интуитивно понятна и проста для восприятия, а путь принятия решения можно проследить, однако существует риск перебора, который необходимо оптимизировать с помощью обрезки и других методов. В качестве базового алгоритма деревья решений являются не только идеальной отправной точкой для понимания принципов машинного обучения, но и важной частью комплексных методов, таких как случайные леса и деревья градиентного усиления.

Как работают деревья решений

• Механизм выбора признаков: Дерево решений выбирает оптимальный признак сегментации в каждом узле, часто используя в качестве критериев выбора информационный выигрыш, коэффициент выигрыша или примесь Джини. Информационный выигрыш основан на концепциях теории информации и измеряет, насколько признаки повышают чистоту категории. Примесь Джини рассчитывает вероятность того, что случайно отобранная выборка будет неправильно классифицирована, при этом меньшие значения указывают на большую чистоту. Эти метрики помогают алгоритму определить признаки, которые лучше всего различают категории.
• процесс расщепления узлов: После выбора признаков используются различные виды разбиения в зависимости от типа признака. Непрерывные признаки обычно выбираются с наилучшей точкой отсечения, в то время как дискретные признаки делятся по категориям. Цель разбиения - разделить данные на максимально чистые подмножества, чтобы образцы в одном подмножестве относились к одной категории или имели схожие значения. Этот процесс выполняется рекурсивно до тех пор, пока не будет выполнено условие остановки.
• Настройка условия остановкиОбычные условия остановки: количество образцов в узле ниже порогового значения, все образцы принадлежат одному классу, больше нет доступных признаков или глубина узла достигла предела. Правильная установка условия остановки предотвращает чрезмерное разрастание дерева и контролирует сложность модели. Слишком ранняя остановка может привести к недооценке, а слишком поздняя остановка - к переоценке.
• Генерация листовых узлов: Когда узел удовлетворяет условию остановки, он становится листовым узлом. Листовые узлы дерева классификации используют мажоритарное голосование для определения категории, а дерево регрессии принимает среднее значение выборки в качестве прогнозируемого значения. Листовые узлы хранят результаты окончательного решения, чтобы сформировать полный путь предсказания.
• Прогнозируемый обход пути: При прогнозировании нового образца он начинается с корневого узла и проходит по соответствующей ветви в соответствии со значениями признаков, пока не достигнет узла листа. Все условия суждения на этом пути составляют логику принятия решения, а значение узла листа - результат предсказания. Этот процесс имитирует человеческое мышление, основанное на пошаговых рассуждениях.

Алгоритм построения дерева решений

• Алгоритм ID3: Итеративный алгоритм дихотомизации третьего поколения поддерживает только дискретные признаки и использует в качестве критерия отбора признаков информационный выигрыш. Алгоритм строит дерево рекурсивно сверху вниз без операции обрезки, что чревато перебором. Алгоритм ID3 прост и понятен, и закладывает основу для развития последующих алгоритмов.
• Алгоритм C4.5: Улучшенная версия ID3, которая работает с непрерывными признаками и отсутствующими значениями, вводит коэффициент усиления, чтобы преодолеть предпочтение усиления информации для многозначных признаков.C4.5 добавляет шаг пост-обрезки для улучшения обобщения модели. Этот алгоритм стал важной вехой в развитии деревьев решений.
• Алгоритм CARTCART генерирует бинарные деревья с двумя ветвями на узел. Алгоритм включает оптимизацию обрезки, которая позволяет сбалансировать точность и простоту модели с помощью обрезки по критерию "стоимость-сложность".
• Алгоритм CHAIDАвтоматическое определение взаимодействия по кардинальности основано на статистических тестах значимости и подходит для работы с признаками, основанными на категориях. Алгоритм выполняет несколько разбиений, каждое из которых соответствует категории признака. CHAID широко используется в маркетинговых и социальных исследованиях.
• Современные расширенные алгоритмы: Включает улучшенные версии деревьев условных выводов, многомерных деревьев решений и многое другое. Деревья условных выводов объединяют статистические тесты с рекурсивным разбиением, а многомерные деревья решений позволяют узлам использовать линейные комбинации нескольких признаков. Эти расширения расширяют выразительные возможности традиционных деревьев решений.

Различают следующие типы деревьев решений

• Деревья классификации и деревья регрессииДеревья классификации работают с дискретными целевыми переменными и выводят метки категорий; деревья регрессии работают с непрерывными целевыми переменными и выводят реальные значения. Деревья классификации разделяются с помощью метрик чистоты, а деревья регрессии - на основе уменьшения дисперсии. Существенное различие между ними заключается в том, как узлы листьев принимают решения.
• Бинарные и мультиномиальные деревьяАлгоритм CART строит бинарное дерево, каждый узел которого дает две ветви; алгоритмы ID3, C4.5 строят мультиномиальное дерево, количество ветвей которого зависит от количества значений признака. Модель бинарного дерева имеет простую структуру, а мультиномиальное дерево более интуитивно понятно, но склонно к чрезмерной сегментации данных.
• Одномерные и многомерные деревья решенийТрадиционные деревья решений - это одномерные деревья, в которых каждый узел делится на основе только одного признака; многомерные деревья решений используют линейные комбинации нескольких признаков и могут обучать более сложным границам принятия решений. Многомерные деревья более выразительны, но менее объяснительны.
• Стандартные и обычные деревья решенийСтандартное дерево решений имеет древовидную структуру, а дерево решений на основе правил преобразует путь в набор правил "если - то". Представление правил более компактно и подходит для построения баз знаний и разработки экспертных систем.
• Стандартные и оптимизационные деревьяОптимизационные деревья применяют такие методы оптимизации, как обрезка и выбор признаков, для повышения эффективности обобщения. Стандартные деревья могут чрезмерно соответствовать обучающим данным, а оптимизированные деревья работают более стабильно на тестовом множестве. При выборе типа необходимо учитывать конкретные требования задачи и характеристики данных.

Практическое применение деревьев решений

• Медицинские диагностические системыДерево решений помогает врачам в диагностике заболеваний, определяя тип заболевания по симптомам, показателям обследования и другим признакам. Система может интегрировать медицинские рекомендации и клинические данные для обеспечения поддержки принятия решений. Например, оценка риска рака молочной железы, диагностика диабета и другие сценарии.
• Финансовый кредитный скорингБанки и финансовые учреждения используют деревья решений для оценки кредитного риска клиентов, прогнозируя вероятность дефолта на основе доходов, обязательств, исторических кредитных и других характеристик. Модель обеспечивает прозрачную основу для принятия решений и отвечает требованиям финансового регулирования.
• Управление взаимоотношениями с клиентами: Предприятия применяют деревья решений для сегментации клиентов и прогнозирования оттока, чтобы разрабатывать персонализированные маркетинговые стратегии для различных групп клиентов. Модель анализирует историю покупок и демографические данные, чтобы выявить высокоценных клиентов.
• Поиск и устранение неисправностей в промышленностиКомпания : Manufacturing использует деревья решений для анализа данных датчиков оборудования и быстрого поиска причин неисправностей. Интерпретируемость древовидной модели помогает инженерам понять механизмы отказов и своевременно принять меры по техническому обслуживанию.
• Экологические и природоохранные исследования: Экологи используют деревья решений для прогнозирования распространения видов и анализа факторов воздействия на окружающую среду. Модели учитывают многомерные характеристики, такие как климат, почва, топография и т. д., для поддержки решений по сохранению биоразнообразия.

Преимущественные особенности деревьев решений

• Модели интуитивно понятны и просты для восприятияДеревья решений имитируют процесс принятия решений человеком, а древовидная структура визуализирует путь рассуждений. Логика модели может быть понятна непрофессионалам, что особенно важно в сценариях, требующих интерпретации модели.
• Требуется меньше предварительной обработки данныхДеревья решений работают с признаками смешанного типа, не предъявляя жестких требований к распределению данных и не нуждаясь в стандартизации или нормализации. Алгоритм устойчив к пропущенным значениям и упрощает подготовку данных.
• Эффективная работа с высокоразмерными данными: Алгоритм автоматически выполняет отбор признаков, игнорируя нерелевантные признаки и фокусируясь на важных переменных. Эта функция подходит для обработки наборов данных с большим количеством признаков, таких как данные об экспрессии генов, текстовые данные.
• Относительно низкая вычислительная сложность: Временная сложность построения дерева решений линейно зависит от количества образцов и признаков, а эффективность обучения выше. На этапе предсказания нужно только пройти по пути дерева, и скорость вычислений выше.
• Поддержка задач с несколькими выходамиДеревья решений могут быть расширены до многовыводных деревьев за счет одновременной работы с несколькими целевыми переменными. Эта возможность имеет практическое значение в сценариях, где необходимо совместно прогнозировать несколько переменных, представляющих интерес.

Ограничения деревьев решений

• Склонны к чрезмерной подгонке: Деревья решений могут чрезмерно усваивать шумные и идиосинкразические паттерны в обучающих данных, что приводит к снижению обобщения. Хотя методы обрезки смягчают эту проблему, полностью избежать чрезмерной подгонки остается сложной задачей.
• Чувствительность к колебаниям данных: Небольшие изменения в обучающих данных могут привести к генерации совершенно разных структур деревьев, и эта нестабильность влияет на надежность модели. Интегрированные методы обучения, такие как случайные леса, могут устранить этот недостаток.
• Игнорировать межфункциональную корреляцию: Стандартное дерево решений рассматривает каждый признак независимо, игнорируя корреляцию между признаками. Это ограничение влияет на производительность модели в наборах данных, где признаки сильно коррелируют между собой.
• Трудности в изучении сложных взаимоотношений: Одиночное дерево решений подходит для обучения параллельных по оси границ принятия решений, но при этом сложно учесть сложные взаимодействия и нелинейные связи между признаками. Существуют ограничения на представление модели.
• Существует жадный недостаток алгоритма: При построении дерева решений используется жадная стратегия, при которой каждый узел выбирает локально оптимальное разбиение, что не гарантирует глобально оптимального решения. Это свойство может привести к неоптимальным структурам деревьев.

Стратегии оптимизации для деревьев решений

• Применение методов обрезкиПредварительная обрезка останавливает рост на ранних этапах генерации дерева, а последующая обрезка строит полное дерево перед обрезкой ветвей. Обрезка снижает сложность модели и улучшает эффективность обобщения. Обрезка по критерию "стоимость-сложность" является широко используемым методом обрезки.
• Оптимизация выбора признаков: В дополнение к стандартным метрикам отбора признаков можно использовать статистические тесты или методы регуляризации для выбора более надежного подмножества признаков. Оптимизация выбора признаков повышает устойчивость модели к шуму.
• Интегрированные методы обучения: Объединение нескольких деревьев решений в случайный лес или дерево градиентного усиления позволяет уменьшить дисперсию за счет коллективного принятия решений. Метод объединения значительно повышает точность предсказания и является основным направлением современного машинного обучения.
• Улучшение предварительной обработки данныхДля несбалансированных данных используются методы повторной выборки, а для зашумленных данных - сглаживание. Правильная предварительная обработка данных обеспечивает более высокое качество исходных данных для обучения дерева решений.
• настройка гиперпараметров: Оптимизация гиперпараметров, таких как максимальная глубина дерева, минимальное количество образцов узлов листьев и т. д., с помощью сеточного или случайного поиска. Систематическая настройка помогает обнаружить наилучшую конфигурацию модели.

Деревья решений по отношению к смежным концепциям

• Деревья решений и обучение правиламДеревья решений можно преобразовать в наборы правил, где каждый путь соответствует правилу "если - то". Обучение по правилам является более гибким, поскольку набор правил можно изучать напрямую, не проходя через промежуточное представление древовидной структуры.
• Деревья решений и кластерный анализКластеризация - это метод обучения без контроля, а дерево решений - метод обучения с контролем. Однако в процессе разбиения дерева решений заложена идея кластеризации, стремление к внутренней однородности подмножеств, и цели кластеризации схожи.
• Деревья решений и нейронные сетиНейронные сети - это модели "черного ящика", а деревья решений - интерпретируемые. Комбинация этих двух моделей позволяет получить гибридные модели, такие как нейронные деревья решений, которые уравновешивают выразительные возможности с объяснительными потребностями.
• Деревья решений и машины вспомогательных векторов: машины векторов поддержки для поиска гиперплоскостей максимального интервала и деревья решений для построения иерархических границ принятия решений. Первый вариант подходит для сложных границ в высокоразмерных пространствах, а второй более интуитивен и прост для понимания.
• Деревья решений и байесовские методыМетод Байеса основан на вероятностном подходе, а деревья решений - на логических суждениях. Байесовские методы подходят для небольших наборов данных, деревья решений более эффективны при работе с большими наборами данных.

Будущее развитие деревьев решений

• Автоматизированная интеграция машинного обучения: Деревья решений интегрируются в платформы машинного обучения в качестве фундаментальных алгоритмов. Автоматизированная разработка признаков, выбор модели и оптимизация гиперпараметров снижают порог применения деревьев решений.
• Объяснимый толчок ИИ: Требования к интерпретируемости ИИ растут, и деревья решений вновь привлекают внимание своей прозрачностью. Исследователи разрабатывают более лаконичные и стабильные варианты деревьев решений для удовлетворения требований доверенного ИИ.
• Повышение адаптивности больших данных: Алгоритмы распределенных деревьев решений постоянно оптимизируются для поддержки эффективного обучения на больших объемах данных. Методы инкрементального обучения позволяют деревьям решений работать с потоками данных и сценариями онлайн-обучения.
• Мультимодальные учебные расширения: Структура дерева решений расширена для работы со сложными данными, такими как изображения и текст, с применением методов глубокого обучения для изучения более богатых представлений признаков.
• Оптимизация с учетом специфики доменаРазработка специализированных алгоритмов дерева решений для конкретных областей, таких как здравоохранение, финансы, юриспруденция и т.д., с учетом ограничений на знание области для повышения практической ценности в профессиональных сценариях.