Langkah untuk memahami dan membina pengelas pokok keputusan

Pengelas pokok keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin berdasarkan struktur pokok yang digunakan untuk mengelaskan data. Ia mewujudkan model klasifikasi berstruktur pokok dengan membahagikan ciri-ciri data. Apabila terdapat data baharu yang perlu dikelaskan, laluan pokok dinilai berdasarkan nilai ciri data, dan data dikelaskan kepada nod daun yang sepadan. Apabila membina pengelas pokok keputusan, data biasanya dibahagikan secara rekursif sehingga keadaan berhenti tertentu dipenuhi.

Proses pembinaan pengelas pokok keputusan boleh dibahagikan kepada dua langkah utama: pemilihan ciri dan pembinaan pokok keputusan.

Pemilihan ciri ialah langkah penting semasa membina pepohon keputusan. Matlamatnya adalah untuk memilih ciri optimum sebagai nod untuk pembahagian bagi memastikan data dalam setiap nod anak tergolong dalam kategori yang sama sebanyak mungkin. Kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan termasuk perolehan maklumat, nisbah perolehan maklumat, dan indeks Gini. Kaedah ini boleh membantu pepohon keputusan mencari ciri yang paling mendiskriminasi dan meningkatkan ketepatan pengelasan.

Pembinaan pepohon keputusan adalah untuk membahagikan data mengikut ciri-ciri yang dipilih untuk membina model pepohon keputusan. Semasa proses pembinaan, adalah perlu untuk menentukan nod akar, nod dalaman, nod daun, dll., dan membahagikan data secara rekursif sehingga keadaan berhenti tertentu dipenuhi. Untuk mengelakkan masalah overfitting, kaedah seperti pra-pemangkasan dan selepas pemangkasan biasanya boleh digunakan. Pra-pemangkasan adalah pertimbangan yang dibuat sebelum membahagikan nod semasa proses pembinaan pokok keputusan Sekiranya peningkatan ketepatan selepas pembahagian tidak ketara atau mencapai tahap tertentu, pembahagian akan dihentikan. Pemangkasan pasca adalah untuk memangkas pokok keputusan selepas pepohon keputusan dibina dan mengeluarkan beberapa nod atau subpokok yang tidak diperlukan untuk meningkatkan prestasi generalisasi. Teknik-teknik ini boleh mengelakkan model pepohon keputusan daripada menjadi terlalu kompleks Langkah-langkah asas untuk membina model pepohon keputusan adalah seperti berikut: Kumpul data: Kumpulkan sejumlah data yang harus mengandungi label klasifikasi dan beberapa ciri.

Sediakan data: Praproses data, termasuk pembersihan data, pengisian nilai yang tiada, pemilihan ciri, dsb.

Analisis data: Gunakan alat visualisasi untuk menganalisis data, seperti menganalisis korelasi antara ciri.

Algoritma latihan: Bina model pepohon keputusan berdasarkan set data, dan pilih strategi pembahagian yang sesuai dan keadaan berhenti semasa latihan.

Algoritma ujian: Gunakan set ujian untuk menguji model pepohon keputusan dan menilai ketepatan pengelasan model.

Gunakan Algoritma: Gunakan model pepohon keputusan terlatih untuk mengklasifikasikan data baharu.

Apabila membina model pokok keputusan, anda perlu memberi perhatian kepada masalah overfitting, yang boleh dioptimumkan melalui pemangkasan dan kaedah lain. Pada masa yang sama, kaedah pembelajaran ensemble, seperti hutan rawak, juga boleh digunakan untuk meningkatkan keupayaan generalisasi dan ketepatan model. Pengelas pokok keputusan mempunyai pelbagai senario aplikasi dalam aplikasi praktikal, seperti diagnosis perubatan, penilaian risiko kewangan, pengiktirafan imej, dsb. Pada masa yang sama, pengelas pokok keputusan juga boleh digunakan sebagai pengelas asas dalam pembelajaran ensemble, seperti hutan rawak, dll.

Atas ialah kandungan terperinci Langkah untuk memahami dan membina pengelas pokok keputusan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!