Entscheidungsbäume sind ein beliebtes und leistungsstarkes Tool, das in verschiedenen Bereichen wie maschinellem Lernen, Data Mining und Statistik eingesetzt wird. Sie bieten eine klare und intuitive Möglichkeit, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, indem sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen modellieren. In diesem Artikel geht es darum, was Entscheidungsbäume sind, wie sie funktionieren, welche Vor- und Nachteile sie haben und welche Anwendungen sie haben.

Was ist ein Entscheidungsbaum?

A Entscheidungsbaum ist eine flussdiagrammartige Struktur, die zum Treffen von Entscheidungen oder Vorhersagen verwendet wird. Es besteht aus Knoten, die Entscheidungen oder Tests von Attributen darstellen, Zweigen, die das Ergebnis dieser Entscheidungen darstellen, und Blattknoten, die Endergebnisse oder Vorhersagen darstellen. Jeder interne Knoten entspricht einem Test für ein Attribut, jeder Zweig entspricht dem Ergebnis des Tests und jeder Blattknoten entspricht einer Klassenbezeichnung oder einem kontinuierlichen Wert.

Struktur eines Entscheidungsbaums

1. Wurzelknoten : Stellt den gesamten Datensatz und die zunächst zu treffende Entscheidung dar.
2. Interne Knoten : Stellt Entscheidungen oder Tests zu Attributen dar. Jeder interne Knoten hat einen oder mehrere Zweige.
3. Geäst : Stellt das Ergebnis einer Entscheidung oder eines Tests dar, das zu einem anderen Knoten führt.
4. Blattknoten : Stellt die endgültige Entscheidung oder Vorhersage dar. An diesen Knoten treten keine weiteren Aufspaltungen auf.

Wie funktionieren Entscheidungsbäume?

Der Prozess zum Erstellen eines Entscheidungsbaums umfasst Folgendes:

1. Auswahl des besten Attributs : Mithilfe einer Metrik wie Gini-Verunreinigung, Entropie oder Informationsgewinn wird das beste Attribut zum Aufteilen der Daten ausgewählt.
2. Aufteilen des Datensatzes : Der Datensatz wird basierend auf dem ausgewählten Attribut in Teilmengen aufgeteilt.
3. Den Vorgang wiederholen : Der Prozess wird rekursiv für jede Teilmenge wiederholt, wodurch ein neuer interner Knoten oder Blattknoten erstellt wird, bis ein Stoppkriterium erfüllt ist (z. B. alle Instanzen in einem Knoten gehören derselben Klasse an oder eine vordefinierte Tiefe wird erreicht).

Metriken für die Aufteilung

• Gini-Unreinheit : Misst die Wahrscheinlichkeit einer falschen Klassifizierung einer neuen Instanz, wenn diese zufällig entsprechend der Verteilung der Klassen im Datensatz klassifiziert wurde.
  • ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , Wo Pi ​ ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz in eine bestimmte Klasse eingeordnet wird.
• Entropie : Misst den Grad der Unsicherheit oder Verunreinigung im Datensatz.
  • ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , Wo Pi ​ ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz in eine bestimmte Klasse eingeordnet wird.
• Informationsgewinn : Misst die Verringerung der Entropie oder Gini-Verunreinigung, nachdem ein Datensatz nach einem Attribut aufgeteilt wurde.
  • ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , Wo Aus ​ ist die Teilmenge von D nach Aufteilung nach einem Attribut.

Vorteile von Entscheidungsbäumen

• Einfachheit und Interpretierbarkeit : Entscheidungsbäume sind leicht zu verstehen und zu interpretieren. Die visuelle Darstellung spiegelt menschliche Entscheidungsprozesse weitgehend wider.
• Vielseitigkeit : Kann sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden.
• Keine Funktionsskalierung erforderlich : Entscheidungsbäume erfordern keine Normalisierung oder Skalierung der Daten.
• Behandelt nichtlineare Beziehungen : Kann nichtlineare Beziehungen zwischen Features und Zielvariablen erfassen.

Nachteile von Entscheidungsbäumen

• Überanpassung : Entscheidungsbäume können leicht zu einer Überanpassung der Trainingsdaten führen, insbesondere wenn sie tief sind und viele Knoten enthalten.
• Instabilität : Kleine Abweichungen in den Daten können dazu führen, dass ein völlig anderer Baum generiert wird.
• Tendenz zu Funktionen mit mehr Ebenen : Features mit mehr Ebenen können die Baumstruktur dominieren.

Beschneidung

Überwinden Überanpassung, Beschneiden Techniken eingesetzt werden. Durch das Beschneiden wird die Größe des Baums reduziert, indem Knoten entfernt werden, die bei der Klassifizierung von Instanzen wenig Leistung erbringen. Es gibt zwei Hauptarten des Beschneidens:

• Vorbeschneiden (frühes Beschneiden) : Stoppt das Wachstum des Baums, sobald er bestimmte Kriterien erfüllt (z. B. maximale Tiefe, minimale Anzahl von Proben pro Blatt).
• Nach dem Beschneiden : Entfernt Äste von einem ausgewachsenen Baum, die keine nennenswerte Energie liefern.

Anwendungen von Entscheidungsbäumen

• Geschäftsentscheidungen : Wird bei der strategischen Planung und Ressourcenzuweisung verwendet.
• Gesundheitspflege : Hilft bei der Diagnose von Krankheiten und schlägt Behandlungspläne vor.
• Finanzen : Hilft bei der Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikobewertung.
• Marketing : Wird zur Segmentierung von Kunden und zur Vorhersage des Kundenverhaltens verwendet.

Einführung in den Entscheidungsbaum

• Entscheidungsbaum im maschinellen Lernen
• Vor- und Nachteile der Entscheidungsbaumregression beim maschinellen Lernen
• Entscheidungsbaum in der Softwareentwicklung

Implementierung in bestimmten Programmiersprachen

• Julia :
  • Entscheidungsbaumklassifikatoren in Julia
• R :
  • Entscheidungsbaum in der R-Programmierung
  • Entscheidungsbaum für Regression in der R-Programmierung
  • Entscheidungsbaumklassifikatoren in der R-Programmierung
• Python :
  • Python | Entscheidungsbaum-Regression mit sklearn
  • Python | Implementierung eines Entscheidungsbaums
  • Textklassifizierung mithilfe von Entscheidungsbäumen in Python
  • Übergabe kategorialer Daten an Sklearn Decision Tree
• MATLAB :
  • Wie erstellt man einen Entscheidungsbaum in MATLAB?

Konzepte und Metriken in Entscheidungsbäumen

• Metriken :
  • ML | Gini-Verunreinigung und Entropie im Entscheidungsbaum
  • Wie berechnet man den Informationsgewinn im Entscheidungsbaum?
  • Wie berechnet man den erwarteten Wert im Entscheidungsbaum?
  • Wie berechnet man den Trainingsfehler im Entscheidungsbaum?
  • Wie berechnet man den Gini-Index im Entscheidungsbaum?
  • Wie berechnet man die Entropie im Entscheidungsbaum?
• Aufteilungskriterien :
  • Wie ermittelt man die beste Aufteilung im Entscheidungsbaum?

Entscheidungsbaumalgorithmen und -varianten

• Allgemeine Entscheidungsbaum-Algorithmen :
  • Entscheidungsbaum-Algorithmen
• Erweiterte Algorithmen :
  • C5.0-Algorithmus des Entscheidungsbaums

Vergleichende Analyse und Unterschiede

• Mit anderen Modellen :
  • ML | Logistische Regression vs. Entscheidungsbaumklassifizierung
  • Unterschied zwischen Random Forest und Entscheidungsbaum
  • KNN vs. Entscheidungsbaum im maschinellen Lernen
  • Entscheidungsbäume vs. Clustering-Algorithmen vs. lineare Regression
• Innerhalb von Entscheidungsbaumkonzepten :
  • Unterschied zwischen Entscheidungstabelle und Entscheidungsbaum
  • Die Make-Buy-Entscheidung oder Entscheidungstabelle

Anwendungen von Entscheidungsbäumen

• Spezifische Anwendungen :
  • Vorhersage von Herzerkrankungen | Entscheidungsbaum-Algorithmus | Videos

Optimierung und Leistung

• Beschneiden und Überanpassung :
  • Entscheidungsbäume beschneiden
  • Überanpassung in Entscheidungsbaummodellen
• Umgang mit Datenproblemen :
  • Umgang mit fehlenden Daten in Entscheidungsbaummodellen
• Hyperparameter-Tuning :
  • So optimieren Sie einen Entscheidungsbaum im Hyperparameter-Tuning
• Skalierbarkeit :
  • Skalierbarkeit und Entscheidungsbauminduktion im Data Mining
• Einfluss der Tiefe :
  • Wie sich die Tiefe des Entscheidungsbaums auf die Genauigkeit auswirkt

Feature Engineering und Auswahl

• Funktionsauswahl mithilfe des Entscheidungsbaums
• Lösung des Multikollinearitätsproblems mit Entscheidungsbaum

Visualisierungen und Interpretierbarkeit

• So visualisieren Sie einen Entscheidungsbaum aus einer zufälligen Gesamtstruktur