는 데이터 세트를 작고 다루기 쉬운 하위 세트로 분할하여 분류 또는 회귀를 수행하는 알고리즘입니다. 각 노드는 데이터를 나누는 데 사용되는 특성을 나타내고, 각 리프 노드는 범주 또는 예측 값을 나타냅니다. 의사결정 트리를 구축할 때 알고리즘은 각 하위 집합의 데이터가 동일한 범주에 속하거나 가능한 한 유사한 기능을 갖도록 데이터를 분할하기 위한 최상의 기능을 선택합니다. 이 프로세스는 중지 조건(예: 리프 노드 수가 미리 설정된 값에 도달)에 도달할 때까지 Java의 재귀와 유사하게 계속 반복되어 완전한 결정 트리를 형성합니다. 분류 및 회귀 작업을 처리하는 데 적합합니다. 인공지능 분야에서 의사결정나무는 폭넓게 응용되는 고전적인 알고리즘이기도 하다.
그런 다음 의사결정 트리의 프로세스를 간략하게 소개하겠습니다.
데이터 준비 고객의 성별, 흡연 여부, 식사 시간, 고객의 흡연 여부와 같은 속성을 포함하는 레스토랑 데이터 세트가 있다고 가정합니다. 팁 정보를 남깁니다. 우리의 임무는 이러한 속성을 사용하여 고객이 팁을 가지고 떠날지 여부를 예측하는 것입니다.
데이터 정리 및 특성 엔지니어링데이터 정리를 위해서는 데이터의 무결성과 정확성을 보장하기 위해 누락된 값, 이상값 등을 처리해야 합니다. 특성 추출을 위해서는 원본 데이터를 처리하고 가장 구별되는 특성을 추출해야 합니다. 예를 들어 식사 시간을 아침, 점심, 저녁으로 구분하고 성별과 흡연 여부를 0/1 값으로 변환하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터 세트 나누기 일반적으로 교차 검증을 사용하여 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눕니다.
결정 트리 구축ID3, C4.5, CART 및 기타 알고리즘을 사용하여 결정 트리를 구축할 수 있습니다. 여기서는 ID3 알고리즘을 예로 들어 보겠습니다. 핵심은 정보 이득을 계산하는 것입니다. 각 속성에 대한 정보 이득을 계산하고, 분할 노드로서 정보 이득이 가장 큰 속성을 찾아 재귀적으로 하위 트리를 구성할 수 있습니다.
모델 평가정확도, 재현율, F1 점수 및 기타 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.
모델 튜닝 의사결정 트리 매개변수를 잘라내고 조정하여 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
모델 적용마지막으로 훈련된 모델을 새로운 데이터에 적용하여 예측과 결정을 내릴 수 있습니다.
간단한 예를 통해 알아보겠습니다.
다음과 같은 데이터 세트가 있다고 가정합니다.
| Feature 1 | Feature 2 | Category |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 남성 |
| 1 | 0 | 남성 |
| 0 | 1 | 남성 |
| 0 | 0 | 여성 |
다음과 같은 결정 트리 분류를 구축하여 이를 수행할 수 있습니다.
특성 1 = 1이면 남성으로 분류되고, 그렇지 않으면(예: 특성 1 = 0) 특성 2 = 1이면 남성으로 분류되며, 그렇지 않으면(예: 특성 2 = 0) 여성으로 분류됩니다.
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")이 예에서는 데이터 세트를 동일한 범주를 포함하는 두 개의 하위 집합으로 나눌 수 있기 때문에 기능 1을 첫 번째 분할 지점으로 선택한 다음 나머지 데이터를 분할할 수 있기 때문에 기능 2를 두 번째 분할 지점으로 선택합니다. 동일한 카테고리를 포함하는 두 개의 하위 집합으로 설정됩니다. 마지막으로 새로운 데이터를 분류할 수 있는 완전한 의사결정 트리를 얻습니다.
의사결정 트리 알고리즘은 이해하고 구현하기 쉽지만 실제 응용에서는 다양한 문제와 상황을 완전히 고려해야 합니다.
과적합: 의사결정 트리 알고리즘에서 과적합은 일반적인 문제입니다. 특히 다음과 같은 경우 문제가 발생합니다. 훈련 세트 데이터의 양이 부족하거나 특성 값이 크면 쉽게 과적합으로 이어질 수 있습니다. 이러한 상황을 피하기 위해 먼저 가지치기하거나 나중에 가지치기하여 의사결정나무를 최적화할 수 있습니다.
먼저 가지치기: 나무 건설을 일찍 중단하여 나무를 "가지치기"합니다. 일단 중지되면 노드는 잎이 됩니다. 일반적인 처리 방법은 리프 샘플의 높이와 수를 제한하는 것입니다. 사후 가지치기: 완전한 의사결정 트리를 구축한 후 덜 정확한 가지를 리프로 교체하고 노드 하위 트리에서 가장 빈번한 클래스로 레이블을 지정합니다.
특성 선택: 의사결정 트리 알고리즘은 일반적으로 정보 획득 또는 지니 지수와 같은 방법을 사용하여 각 특성의 중요도를 계산한 다음 분할을 위한 최적의 특성을 선택합니다. 그러나 이 방법은 전역적 최적의 특징을 보장할 수 없으므로 모델의 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.
연속 특성 처리: 의사결정 트리 알고리즘은 일반적으로 연속 특성을 이산화하므로 일부 유용한 정보가 손실될 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 이분법과 같은 방법을 사용하여 연속적인 특징을 처리하는 것을 고려할 수 있습니다.
결측값 처리: 실제로 데이터에는 종종 결측값이 있어 의사결정 트리 알고리즘에 문제가 발생합니다. 일반적으로 누락된 값을 채우거나 누락된 값을 삭제하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
위 내용은 Python 인공지능 알고리즘의 의사결정 트리 과정은 무엇인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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