Was ist der Entscheidungsbaumprozess des Python-Algorithmus für künstliche Intelligenz?

Entscheidungsbaum

ist ein Algorithmus, der eine Klassifizierung oder Regression durchführt, indem er einen Datensatz in kleine, nachvollziehbare Teilmengen aufteilt. Jeder Knoten stellt ein Merkmal dar, das zum Teilen der Daten verwendet wird, und jeder Blattknoten stellt eine Kategorie oder einen vorhergesagten Wert dar. Beim Erstellen eines Entscheidungsbaums wählt der Algorithmus die besten Merkmale aus, um die Daten so aufzuteilen, dass die Daten in jeder Teilmenge zur gleichen Kategorie gehören oder möglichst ähnliche Merkmale aufweisen. Dieser Vorgang wird, ähnlich der Rekursion in Java, kontinuierlich wiederholt, bis eine Stoppbedingung erreicht ist (z. B. wenn die Anzahl der Blattknoten einen voreingestellten Wert erreicht), wodurch ein vollständiger Entscheidungsbaum entsteht. Es eignet sich zur Bearbeitung von Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben. Auch im Bereich der künstlichen Intelligenz ist der Entscheidungsbaum ein klassischer Algorithmus mit breiten Anwendungsmöglichkeiten.

Dann stellen wir kurz den Prozess des Entscheidungsbaums vor:

• Datenvorbereitung Angenommen, wir haben einen Restaurantdatensatz, der Attribute wie das Geschlecht des Kunden, ob er raucht, Essenszeit und ob der Kunde hinterlässt eine Trinkgeldinformation. Unsere Aufgabe ist es, anhand dieser Attribute vorherzusagen, ob ein Kunde mit einem Trinkgeld abreist.

• Datenbereinigung und Feature EngineeringFür die Datenbereinigung müssen wir fehlende Werte, Ausreißer usw. verarbeiten, um die Integrität und Genauigkeit der Daten sicherzustellen. Für das Feature-Engineering müssen wir die Originaldaten verarbeiten und die anspruchsvollsten Features extrahieren. Beispielsweise können wir die Essenszeiten in Morgen, Mittag und Abend diskretisieren und Geschlecht und Raucherstatus in 0/1-Werte usw. umrechnen.

• Teilen Sie den Datensatz auf Wir teilen den Datensatz in einen Trainingssatz und einen Testsatz auf, normalerweise mithilfe einer Kreuzvalidierung.

• Aufbau eines EntscheidungsbaumsWir können ID3, C4.5, CART und andere Algorithmen verwenden, um einen Entscheidungsbaum zu erstellen. Hier nehmen wir den ID3-Algorithmus als Beispiel. Der Schlüssel liegt in der Berechnung des Informationsgewinns. Wir können den Informationsgewinn für jedes Attribut berechnen, das Attribut mit dem größten Informationsgewinn als geteilten Knoten finden und den Teilbaum rekursiv erstellen.

• ModellbewertungWir können Genauigkeit, Erinnerung, F1-Score und andere Indikatoren verwenden, um die Leistung des Modells zu bewerten.

• Modelloptimierung Wir können die Leistung des Modells weiter verbessern, indem wir Entscheidungsbaumparameter bereinigen und anpassen.

• ModellanwendungSchließlich können wir das trainierte Modell auf neue Daten anwenden, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Lernen wir es anhand eines einfachen Beispiels:

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz:

Feature 1	Feature 2	Kategorie
1	1	Männlich
1	0	Männlich
0	1	Männlich
0	0	Weiblich

Wir können dies tun, indem wir die folgende Entscheidungsbaumklassifizierung erstellen:
Wenn Merkmal 1 = 1, wird es als männlich klassifiziert; andernfalls (d. h. Merkmal 1 = 0), wenn Merkmal 2 = 1, wird es als männlich klassifiziert; andernfalls (d. h. Merkmal 2 = 0) wird es als weiblich klassifiziert.

feature1 = 1
feature2 = 0
# 解析决策树函数
def predict(feature1, feature2):
    if feature1 == 1:
    print("男")
else:
if feature2 == 1:
       print("男")
    else:
      print("女")

In diesem Beispiel wählen wir Merkmal 1 als ersten Teilungspunkt, da es den Datensatz in zwei Teilmengen mit derselben Kategorie aufteilen kann. Anschließend wählen wir Merkmal 2 als zweiten Teilungspunkt, da es die verbleibenden Daten aufteilen kann in zwei Teilmengen aufgeteilt, die dieselbe Kategorie enthalten. Schließlich erhalten wir einen vollständigen Entscheidungsbaum, der neue Daten klassifizieren kann.

Obwohl der Entscheidungsbaumalgorithmus leicht zu verstehen und zu implementieren ist, müssen in praktischen Anwendungen verschiedene Probleme und Situationen vollständig berücksichtigt werden:

• Überanpassung: Im Entscheidungsbaumalgorithmus ist Überanpassung ein häufiges Problem, insbesondere wenn Wenn die Datenmenge des Trainingssatzes nicht ausreicht oder die Merkmalswerte groß sind, kann es leicht zu einer Überanpassung kommen. Um diese Situation zu vermeiden, kann der Entscheidungsbaum optimiert werden, indem zuerst oder später beschnitten wird.

• Zuerst beschneiden: „Beschneiden“ Sie den Baum, indem Sie seinen Aufbau frühzeitig stoppen. Sobald er gestoppt ist, werden die Knoten zu Blättern. Die allgemeine Verarbeitungsmethode besteht darin, die Höhe und die Anzahl der Blattproben zu begrenzen: Ersetzen Sie nach dem Erstellen eines vollständigen Entscheidungsbaums einen weniger genauen Zweig durch ein Blatt und kennzeichnen Sie ihn mit der häufigsten Klasse im Knotenteilbaum.

• Feature-Auswahl: Der Entscheidungsbaumalgorithmus verwendet normalerweise Methoden wie Informationsgewinn oder Gini-Index, um die Wichtigkeit jedes Features zu berechnen, und wählt dann die optimalen Features für die Partitionierung aus. Diese Methode kann jedoch nicht die globalen optimalen Merkmale garantieren und kann daher die Genauigkeit des Modells beeinträchtigen.

• Verarbeitung kontinuierlicher Features: Entscheidungsbaumalgorithmen diskretisieren normalerweise kontinuierliche Features, wodurch einige nützliche Informationen verloren gehen können. Um dieses Problem zu lösen, können Sie Methoden wie die Dichotomiemethode zur Verarbeitung kontinuierlicher Merkmale in Betracht ziehen.

• Verarbeitung fehlender Werte: In der Realität weisen Daten häufig fehlende Werte auf, was bestimmte Herausforderungen für den Entscheidungsbaumalgorithmus mit sich bringt. Normalerweise können Sie fehlende Werte ergänzen, fehlende Werte löschen usw.

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