Maschinelles Lernen wird immer ausgefeilter. So sehr, dass es auch bei der Entscheidungsfindung helfen kann. Ein Entscheidungsbaum ist im Wesentlichen ein Layout aus verschiedenen Ergebnissen, die mit einer Reihe von aufeinander bezogenen Entscheidungen verbunden sind. Organisationen und Einzelpersonen können ihn nutzen, um ihre Handlungen auf der Grundlage mehrerer Faktoren wie Nutzen, Wahrscheinlichkeiten und Kosten zu gewichten. Sie können einen Entscheidungsbaum in Python zur Abbildung von Algorithmen verwenden, um die günstigste Wahl vorherzusagen oder um nicht-formale Diskussionen zu führen.

Data Miners verwenden dieses Werkzeug recht häufig, um Strategien zum Erreichen verschiedener Ziele abzuleiten. Sie werden jedoch feststellen, dass das maschinelle Lernen der Bereich ist, in dem die Verwendung eines Entscheidungsbaums am weitesten verbreitet ist. In der Regel beginnt ein Entscheidungsbaum mit einem Knoten. Er kann sich in zahlreiche Ergebnisse verzweigen. Jedes Ergebnis führt zu weiteren Knoten, die sich in weitere Möglichkeiten verzweigen, wodurch er eine baumähnliche Form erhält.

Was sind die verschiedenen Knoten eines Entscheidungsbaums?

Ein Entscheidungsbaum hat drei Knotentypen: Entscheidungsknoten, Endknoten und Zufallsknoten. Zufallsknoten stellen einen Kreis dar – er hebt die Wahrscheinlichkeiten eines bestimmten Ergebnisses hervor. Die quadratische Form stellt den Entscheidungsknoten dar – sie zeigt eine Wahl an, die Sie treffen müssen. Der Endknoten schließlich stellt das Ergebnis einer Entscheidung dar.

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Analysebeispiel eines Entscheidungsbaums

Sie können Risiken reduzieren und die Chancen auf das Erreichen erwünschter Ergebnisse maximieren, indem Sie den vorhergesagten Wert oder Nutzen jeder Wahl auf dem Baum berechnen. Wenn Sie den erwarteten Nutzen einer Entscheidung berechnen wollen, subtrahieren Sie die Kosten dieser Entscheidung von ihrem erwarteten Nutzen. Der erwartete Nutzen ist proportional zum Gesamtwert jedes Ergebnisses, das sich aus dieser Option ergeben könnte.

Wenn Sie versuchen, ein wünschenswertes Ergebnis zu finden, ist es wichtig, die Präferenzen des Entscheidungsträgers hinsichtlich des Nutzens zu berücksichtigen. Zum Beispiel sind einige bereit, Risiken einzugehen, um einen beträchtlichen Nutzen zu erzielen, während andere möglichst wenig Risiken eingehen wollen.

Wenn Sie also Ihren Entscheidungsbaum mit seinem Wahrscheinlichkeitsmodell verwenden, kann es sich als nützlich erweisen, die bedingte Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu berechnen. Er könnte auch ideal sein, um zu bestimmen, ob das Ereignis auf der Grundlage anderer Ereignisse eintreten wird. Daher müssen Sie mit einer anfänglichen Gerade beginnen und ihren Weg zu dem Ereignis verfolgen, auf das Sie abzielen. Dann multiplizieren Sie die Wahrscheinlichkeit jedes Ereignisses miteinander, um die Ergebnisse zu erhalten.

In solchen Fällen können Sie einen Entscheidungsbaum in Form eines herkömmlichen Baumdiagramms verwenden, das die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Ereignisse, wie z.B. zweimaliges Würfeln, abbildet.

Den Entscheidungsbaum-Algorithmus verstehen

Der Algorithmus eines Entscheidungsbaums in Python gehört zu einer Gruppe von überwachten Algorithmen. Im Gegensatz zu den meisten Algorithmen für überwachtes Lernen können Sie den Algorithmus eines Entscheidungsbaums auch zur Lösung von Klassifizierungs- und Regressionsproblemen verwenden.

Auch hier besteht das Hauptziel eines Entscheidungsbaums bei der Entwicklung eines Trainingsmodells darin, den Wert oder die Klasse eines Ziels vorherzusagen, indem grundlegende Entscheidungsregeln aus älteren Daten, die Programmierer auch als Trainingsdaten bezeichnen, verstanden werden.

Beginnen Sie mit der Wurzel des Baumes, wenn Sie versuchen, die Klassenbezeichnung eines Datensatzes vorherzusagen, und vergleichen Sie den Wert des Wurzelattributs mit dem Merkmal des Datensatzes. Wenn es um den Vergleich geht, folgen Sie dem Zweig, der seinem Wert entspricht, wonach Sie zu dem anderen Knoten gehen können.

Wie viele Arten von Entscheidungsbäumen gibt es?

Die Typen von Entscheidungsbäumen hängen von Zielvariablen ab. Es gibt zwei Arten von Entscheidungsbäumen:

  • Entscheidungsbaum mit kontinuierlichen Variablen
  • Entscheidungsbaum für kategoriale Variable

Wir müssen zum Beispiel vorhersagen, ob jemand seine Erneuerungsprämie über seine Versicherungsgesellschaft zurückzahlen wird. Was wir in diesem Szenario wissen, ist, dass das Einkommen des Kunden eine massive Variable ist.

Der Versicherungsdienst verfügt jedoch nicht über alle Einzelheiten des Kunden. Die meisten von Ihnen werden wissen, dass diese Variable kritisch ist. Daher können wir dann einen Entscheidungsbaum entwickeln, um das Einkommen eines Kunden anhand anderer Variablen wie Produkte und Beruf vorherzusagen. Meistens werden wir mit Werten für kontinuierliche Variablen spekulieren.

Was sind die Vor- und Nachteile eines Entscheidungsbaums?

Die Stärken eines Entscheidungsbaums

  • Entscheidungsbäume bieten eine klare Vorstellung von den kritischen Feldern für die Klassifizierung oder Vorhersage
  • Ein Entscheidungsbaum ist in der Lage, kategoriale und kontinuierliche Variablen zu verarbeiten
  • Sie erfordern keine Überschussberechnungen für die Durchführung von Klassifizierungen
  • Diese Bäume können leicht verständliche Regeln erzeugen

Die Schwächen

  • Fehler sind in Entscheidungsbäumen recht häufig, insbesondere wenn es um Klassifizierungsprobleme und Trainingsbeispiele geht.
  • Entscheidungsbäume sind keine ideale Option, wenn Sie Schätzaufgaben zur Vorhersage des Wertes eines kontinuierlichen Attributs erstellen.
  • Das Training eines Entscheidungsbaums kann recht rechenintensiv sein. Sie müssen das Spuckfeld der Kandidaten der einzelnen Knoten sortieren, um die günstigste Aufteilung zu ermitteln. Einige Algorithmen verwenden Kombinationen, die eine umfassende Suche erfordern, um geeignete Kombinationsgewichte zu bestimmen.
  • Das Beschneiden der Algorithmen ist ziemlich kostspielig, vor allem weil Sie die Teilbäume vergleichen und bilden müssen.

Wesentliche Terminologien der Entscheidungsbäume

Knotenpunkte für Kinder und Eltern

Jeder Knoten, der sich in Unterknoten aufteilt, wird auch als übergeordneter Knoten bezeichnet. Unterknoten hingegen sind die Kindknoten.

Unter-Baum/Zweig

Der Unterabschnitt des Abschnitts eines Entscheidungsbaums ist sein Unterbaum oder Zweig.

Beschneiden

Beschneiden ist der Prozess, bei dem Sie die Größe des Entscheidungsbaums reduzieren, indem Sie seine Knoten herausreißen.

Terminal-Knoten/Blatt

Blatt- oder Endknoten haben keine Kinder und durchlaufen keine zusätzlichen Spaltungen.

Entscheidungs-Knoten

Wenn sich ein einzelner Unterknoten in mehrere Knoten aufteilt, wird er zu einem Entscheidungsknoten.

Aufspaltung

Aufspaltung ist der Prozess, der einen Knoten in mehrere Unterknoten aufteilt.

Wurzel-Knoten

Der Wurzelknoten stellt die Gesamtstichprobe oder die Grundgesamtheit jedes Knotens dar. Er wird weiter in mehrere homogene Gruppen unterteilt.

Abschließende Gedanken

Die Entwicklung eines Entscheidungsbaums in Python kann mehrere entscheidungsbezogene Probleme für große und kleinere Organisationen lösen. Sie kann auch Einzelpersonen bei der Entscheidung helfen, ob die Entscheidung, die sie treffen wollen, profitabel wäre. Entwickler verwenden oft die sclearn-Bibliothek von Python, um einen sclearn-Entscheidungsbaum zu entwickeln. Seine Implementierung und sein Algorithmus sind effizienter und liefern bessere Ergebnisse.