Arbre de décision dans R : composants, types, étapes de construction, défis

"L'arbre de décision dans R" est la représentation graphique des choix qui peuvent être faits et de leurs résultats. Il est représenté sous la forme d'un arbre graphique. Différentes parties de l'arbre représentent diverses activités du décideur. C'est un moyen efficace de présenter visuellement les différentes possibilités et résultats d'une action particulière.

Pourquoi devrais-je utiliser un arbre de décision dans R ?

Vous pourriez vous interroger sur l' importance des arbres de décision dans R . Non seulement les arbres de décision exposent le problème et les différentes solutions, mais également toutes les options possibles. Ces options peuvent constituer les défis auxquels le décideur doit faire face pour proposer une gamme plus large de solutions.

Il permet également d'analyser les différentes conséquences possibles d'un problème et de planifier à l'avance. Il donne un cadre complet afin que vous puissiez facilement quantifier les valeurs des différents résultats également. Ceci est particulièrement important lorsque la probabilité conditionnelle entre en jeu.

Quelles sont les différentes parties d'un arbre de décision dans R ?

Pour comprendre et interpréter ce que signifie un arbre de décision, vous devez comprendre quelles sont les différentes parties d'un arbre de décision. Vous pouvez rencontrer ces termes très souvent lorsque vous regardez des arbres de décision.

• Nœuds : Les nœuds d'un arbre représentent un événement qui a eu lieu ou un choix que le décideur doit faire.
• Bords : ce sont les différentes conditions ou règles qui sont définies.
• Nœud racine : cela montre l'ensemble de la population ou de l'échantillon en cas de visualisation d'un échantillon.
• Fractionnement : c'est lorsque le nœud est divisé en sous-nœuds.
• Nœuds de décision : il s'agit des sous-nœuds spécifiques qui se divisent davantage.
• Feuille : Ce sont les termes finaux ou les nœuds qui ne se divisent pas non plus.
• Élagage : il s'agit de la suppression de sous-nœuds d'un nœud de décision.
• Branche : il s'agit de sous-sections d'un arbre de décision complet.

Lire : Data Science vs Decision Science

Comment puis-je utiliser l'arbre de décision dans R ?

Étant donné que les arbres de décision ne peuvent être créés que dans R, vous devez d'abord installer R. Cela peut se faire très rapidement en ligne. Après avoir téléchargé R, vous devez créer et visualiser des packages pour utiliser des arbres de décision. Un paquet qui permet cela est "party". Lorsque vous saisissez la commande install.package ("partie"), vous pouvez utiliser des représentations d'arbre de décision. Les arbres de décision sont également considérés comme des algorithmes compliqués et supervisés.

Comment fonctionnent les arbres de décision dans R ?

Les arbres de décision sont plus souvent utilisés dans l'apprentissage automatique et l'exploration de données lorsque vous utilisez R. L'élément essentiel utilisé dans ce cas est les données observées ou d'apprentissage. Après cela, un modèle complet est créé. Un ensemble de données de validation est également utilisé pour mettre à jour et améliorer l'arbre de décision.

En savoir plus : Visualisation des données dans la programmation R

Quels sont les différents types d'arbres de décision ?

Les types d'arbres de décision les plus importants sont les arbres de classification et de régression. Ceux-ci sont généralement utilisés lorsque les entrées et les sorties sont catégorielles.

Arbres de classification : il s'agit de modèles d'arbres dans lesquels la variable peut prendre un ensemble spécifique de valeurs. Dans ces cas, les feuilles représentent les étiquettes de classe, tandis que les branches représentent les conjonctions d'une entité différente. Il s'agit généralement d'un arbre de type « oui » ou « non ».

Arbres de régression : Il existe des arbres de décision qui ont une variable qui peut prendre des valeurs continues.

Lorsque vous combinez les deux types d'arbres de décision ci-dessus, vous obtenez le CART ou les arbres de classification et de régression. Il s'agit d'un terme générique, que vous pourriez rencontrer plusieurs fois. Celles-ci renvoient aux procédures mentionnées ci-dessus. La seule différence entre ces deux est le type de variables dépendantes - qu'elles soient catégorielles ou numériques.

Quelles sont les étapes impliquées dans la construction d'un arbre de décision sur R ?

Étape 1 : Importer - Importez l'ensemble de données que vous souhaitez analyser.

Étape 2 : Nettoyage - L'ensemble de données doit être nettoyé.

Étape 3 : Créer un train ou un ensemble de tests - Cela implique que l'algorithme doit être formé pour prédire les étiquettes, puis utilisé pour l'inférence.
Étape 4 : Construire le modèle - La syntaxe rpart() est utilisée pour cela. Cela signifie que les nœuds continuent de se diviser jusqu'à ce qu'un point soit atteint où une division supplémentaire n'est pas possible.

Étape 5 : Prédire votre ensemble de données - Utilisez la syntaxe predict () pour cette étape.

Étape 6 : Mesurer les performances - Cette étape montre la précision de la matrice.

Étape 7 : Ajustez les hyper-paramètres - Pour contrôler les aspects de l'ajustement, l'arbre de décision comporte divers paramètres. Les paramètres peuvent être contrôlés à l'aide de la fonction rpart.control().

Lisez aussi: Tutoriel R pour les débutants

Quels sont les défis liés à l'utilisation d'un arbre de décision dans R ?

L'élagage peut être un processus fastidieux et doit être fait avec soin pour obtenir une représentation précise. Il peut également y avoir une grande instabilité en cas de changement, même minime. Il est donc très volatil, ce qui peut être gênant pour les utilisateurs, en particulier les débutants. De plus, il peut échouer à produire des résultats et des résultats souhaitables dans quelques cas.

Apprenez des cours de science des données dans les meilleures universités du monde. Gagnez des programmes Executive PG, des programmes de certificat avancés ou des programmes de maîtrise pour accélérer votre carrière.

Emballer

Si vous souhaitez faire un choix optimal tout en étant conscient des conséquences, assurez-vous de savoir utiliser l'arbre de décision dans R. Il s'agit d'une représentation schématique de ce qui pourrait arriver et de ce qui pourrait ne pas arriver. Il existe plusieurs composants différents d'un arbre de décision, qui sont expliqués ci-dessus. C'est un algorithme d'apprentissage automatique populaire et puissant à utiliser.