Aplikasi entropi dan pokok keputusan dalam pembelajaran mesin

Entropi dan pepohon keputusan ialah konsep yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin dan digunakan secara meluas dalam tugas seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan. Berikut akan memperkenalkan secara terperinci dua aspek entropi dan pokok keputusan.

Entropi ialah konsep penting dalam teori maklumat, digunakan untuk mengukur tahap kekacauan atau ketidakpastian sesuatu sistem. Dalam pembelajaran mesin, kami sering menggunakan entropi untuk menilai ketulenan set data. Untuk set data pengelasan binari, yang mengandungi n sampel positif dan m sampel negatif, entropi set data boleh dikira menggunakan formula berikut:

H=-frac{n}{n+m}log_2(frac {n }{n+m})-frac{m}{n+m}log_2(frac{m}{n+m})

Dalam formula ini, log_2 mewakili logaritma dengan asas 2. Memerhatikan formula, kita boleh mendapati bahawa apabila perkadaran sampel positif dan negatif adalah sama, nilai entropi adalah yang terbesar, yang bermaksud ketidakpastian set data adalah yang terbesar. Apabila hanya terdapat sampel positif atau sampel negatif dalam set data, nilai entropi ialah 0, menunjukkan bahawa ketulenan set data adalah yang tertinggi.

Pohon keputusan ialah pengelas yang mengelaskan berdasarkan nilai atribut, dan ia diwakili dalam struktur pepohon. Proses membina pokok keputusan merangkumi dua langkah utama: pemilihan ciri dan pembinaan pokok. Dalam peringkat pemilihan ciri, pepohon keputusan memilih atribut yang paling boleh membezakan kategori berbeza sebagai nod. Dalam fasa pembinaan pokok, set data dibahagikan kepada subset yang berbeza mengikut nilai atribut, dan subpokok dibina secara rekursif. Setiap nod daun mewakili hasil pengelasan, dan setiap cawangan mewakili nilai atribut. Melalui satu siri keputusan, pokok keputusan boleh mengklasifikasikan data baharu. Kelebihan pepohon keputusan ialah ia mudah difahami dan ditafsirkan, tetapi ia juga terdedah kepada overfitting. Oleh itu, apabila menggunakan pokok keputusan, perhatian perlu diberikan untuk memilih ciri yang sesuai dan melaraskan parameter model.

Dalam pemilihan ciri, kita perlu memilih atribut optimum sebagai kriteria pembahagi untuk nod semasa. Kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan termasuk perolehan maklumat, nisbah perolehan maklumat, pekali Gini, dsb. Mengambil keuntungan maklumat sebagai contoh, formula pengiraannya adalah seperti berikut:

Gain(D,a)=Ent(D)-sum_{vin Values(a)}frac{|D^v|}{|D| }Ent (D^v)

di mana, D mewakili set data nod semasa, a mewakili atribut, Nilai(a) mewakili semua kemungkinan nilai atribut a dan D^v mewakili anak apabila atribut a mengambil nilai v. Set data, Ent(D) mewakili entropi set data D, Ent(D^v) mewakili entropi sub-dataset D^v.

Dalam pembinaan pokok, kita bermula dari nod akar, pilih atribut optimum sebagai standard pembahagi untuk nod semasa, dan kemudian bahagikan set data mengikut atribut untuk menghasilkan sub-elemen yang sepadan dengan semua yang mungkin nilai atribut. Kemudian, lakukan langkah di atas secara rekursif untuk setiap nod anak sehingga semua data diklasifikasikan atau keadaan berhenti pratetap dicapai.

Kelebihan pokok keputusan ialah ia mudah difahami dan dijelaskan, dan ia juga boleh mengendalikan perhubungan bukan linear. Walau bagaimanapun, pokok keputusan juga mempunyai beberapa kelemahan, seperti terdedah kepada overfitting dan sensitif kepada bunyi bising.

Ringkasnya, entropi dan pepohon keputusan adalah konsep yang sangat penting dalam pembelajaran mesin. Entropi boleh digunakan untuk mengukur ketulenan dan ketidakpastian set data, manakala pepohon keputusan ialah pengelas berdasarkan struktur pepohon yang mengelaskan data melalui satu siri keputusan. Kita boleh memilih atribut optimum berdasarkan saiz entropi, dan kemudian menjana model klasifikasi berdasarkan proses pembinaan pokok keputusan.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi entropi dan pokok keputusan dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!