Come creare un albero decisionale perfetto | Algoritmo dell'albero decisionale [con esempi]

Se ti stavi chiedendo "come creare un albero decisionale" o "posso creare un albero decisionale in Java", sei nel posto giusto. In questo articolo, troveremo le risposte a domande come discuteremo in dettaglio gli alberi decisionali. Scoprirai quali sono, perché sono così popolari e come crearne uno.

Prima di creare un albero decisionale, è necessario conoscere diversi altri argomenti come la regressione lineare e gli algoritmi.

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Che cos'è un albero decisionale?

Un albero decisionale fornisce una mappa di tutti i possibili risultati di selezioni particolari. Può aiutarti a pianificare le azioni future in scenari diversi in base a scelte diverse. Puoi confrontare questi possibili risultati sulla base delle loro probabilità e dei loro costi.

Come suggerisce il nome, un albero decisionale mostra un grafico che ricorda un albero. È un modello di decisioni, insieme ai risultati e alle conseguenze di ognuna di esse. Il suo obiettivo finale è aiutarti a eseguire correttamente la classificazione mentre esegui il minor numero di scelte possibile.

È possibile rappresentare le funzioni booleane anche utilizzando gli alberi decisionali. Ogni nodo foglia di un albero decisionale è un'etichetta di classe e i nodi interni dell'albero mostrano gli attributi. Iniziano con un nodo e poi si diramano in tutte le possibilità. Ognuno di quei rami porta a più nodi che rappresentano altre possibili conseguenze. È possibile creare un albero decisionale in Java.

Un albero decisionale ha vari tipi di nodi:

• Nodi decisionali
• Nodi casuali
• Nodi finali

I nodi finali riflettono il risultato finale di un percorso decisionale mentre i nodi casuali mostrano le possibilità di risultati particolari. I nodi decisionali indicano la decisione che prenderai che porterebbe ai possibili risultati. È possibile utilizzare gli alberi decisionali per tracciare previsioni algoritmiche e per prendere decisioni informali.

Ora che hai familiarità con ciò che è un albero decisionale, dovremmo concentrarci su scavare un po' più a fondo e capire perché è prevalente. Immergiamoci.

Applicazioni dell'albero decisionale

Ecco alcune applicazioni degli alberi decisionali in modo da poter vedere quanto sono prevalenti:

• Le banche li usano per classificare le loro richieste di prestito
• I professionisti della finanza utilizzano alberi decisionali per la determinazione del prezzo delle opzioni
• Classificazione delle prove d'esame in base al livello di competenza dei candidati
• Scegliere se accettare o rifiutare un'offerta di lavoro
• Prendere decisioni aziendali essenziali come se un'azienda debba modificare o meno il proprio prodotto.

Devi aver usato tu stesso gli alberi decisionali per fare varie scelte nella tua vita. Trova solo alcuni scenari in cui dovevi prendere una decisione complicata.

Vantaggi dell'albero decisionale

Ci sono molti vantaggi nell'usare un albero decisionale. Eccoli:

• Gli alberi decisionali producono regole facilmente comprensibili. Non avresti difficoltà a trasmettere quelle regole ad altri sistemi.
• Possono gestire sia variabili categoriali che continue
• Un albero decisionale ti darà una semplice indicazione dell'importanza di ogni campo. Puoi facilmente fare previsioni (o classificazioni) in base allo stesso.
• Gli alberi decisionali eseguono anche la selezione delle funzionalità in modo implicito che ti aiuta con l'esplorazione dei dati.

Ulteriori informazioni: Algoritmi di intelligenza artificiale

Svantaggi dell'albero decisionale

Ogni cosa ha i suoi difetti e gli alberi decisionali non fanno eccezione. Ecco alcuni problemi con il loro utilizzo:

• Gli alberi decisionali non sono utili per eseguire attività di stima. Questo perché tali lavori richiedono la previsione del valore di un attributo continuo e gli alberi decisionali non sono bravi in ​​questo.
• Dal punto di vista computazionale, gli alberi decisionali sono più costosi di altre opzioni. Ti costerà molto anche addestrare un modello di albero decisionale rispetto ad altri. Anche gli algoritmi di potatura che useresti per creare alberi decisionali sono piuttosto costosi in quanto richiedono la creazione di molti sottoalberi.
• Se hai un numero elevato di esempi di classi ma un numero basso di esempi di addestramento, i tuoi alberi decisionali non sarebbero molto accurati e le loro possibilità di contenere errori sarebbero significativamente alte.

Come creare un albero decisionale

Creiamo un albero decisionale sull'acquisto o meno di un computer da parte di una persona. In questo caso, avremmo due classi, "Sì" e "No". La prima classe si riferisce alle persone che comprerebbero un computer, mentre la seconda si riferisce a coloro che non lo farebbero. Per prima cosa, calcoleremo il guadagno di informazioni e l'entropia per queste classi.

Dopo aver calcolato l'entropia di queste classi, ci concentreremo sul guadagno di informazioni. Possiamo classificare i valori di Entropy in questo modo:

Se Entropy è 0, significa che i dati sono puri (omogenei)

Se Entropy è 1, significa che i dati sono impuri (divisi per metà)

Supponiamo che la nostra Entropia sia impura. Quindi divideremo il guadagno di informazioni sull'età. In questo modo, i nostri dati mostreranno quante persone di una determinata fascia di età acquisteranno questo prodotto e quante no. Possiamo calcolare il guadagno di informazioni per più attributi. Ma nel nostro esempio, abbiamo scoperto che il guadagno di informazioni è più alto per "Età" e il più basso per "Reddito". Quindi, andremo con quello.

Ecco le regole di classificazione per questo albero decisionale:

Se qualcuno ha meno di 30 anni e se quella persona non è uno studente, non acquisterà il prodotto, quindi:

Età (<30) ^ studente(no) = NO

Ma se qualcuno la cui età ha meno di 30 anni ed è uno studente, acquisterebbe il prodotto:

Età (<30)^ studente(sì) = SÌ

Ora, se la loro età è compresa tra i 31 e i 40 anni, acquisterebbero sicuramente il prodotto:

Età(31…40) = SI

Una persona con un'età superiore ai 40 anni e un rating elevato non comprerebbe:

Età(>40)^ rating_credito(alto) = NO

D'altra parte, se una persona che ha più di 40 anni ma ha un rating medio, acquisterebbe il prodotto:

Età(>40)^ rating_credito(normale) = SÌ

Seguendo questi passaggi, sarai in grado di creare l'albero decisionale perfetto senza alcuna difficoltà .

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Conclusione

Ora devi sapere come creare un albero decisionale. Puoi imparare molto di più sugli alberi decisionali e sugli algoritmi pertinenti nel nostro corso di machine learning. Siamo sicuri che migliorerai le tue conoscenze lì mentre imparerai come creare un albero decisionale in Java, come utilizzarli nella vita reale e altro ancora.

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