Arborele de decizie în R: Componente, Tipuri, Pași de construit, Provocări

„Arborele de decizie în R” este reprezentarea grafică a alegerilor care pot fi făcute și care ar putea fi rezultatele acestora. Este reprezentat sub forma unui arbore grafic. Diferite părți ale arborelui reprezintă diverse activități ale decidentului. Este o modalitate eficientă de a stabili vizual diferitele posibilități și rezultate ale unei anumite acțiuni.

De ce ar trebui să folosesc un arbore de decizie în R?

Ați putea pune la îndoială importanța arborilor de decizie în R . Arborele de decizie nu numai că prezintă problema și soluțiile diferite, ci și toate opțiunile posibile. Aceste opțiuni pot fi provocările cu care se confruntă decidentul pentru a veni cu o gamă mai largă de soluții.

De asemenea, ajută la analiza diferitelor posibile consecințe ale unei probleme și la planificare în avans. Oferă un cadru cuprinzător, astfel încât să puteți cuantifica cu ușurință și valorile diferitelor rezultate. Acest lucru este deosebit de important atunci când probabilitatea condiționată intră în imagine.

Care sunt diferitele părți ale unui arbore de decizie în R?

Pentru a înțelege și interpreta ce înseamnă un arbore de decizie, trebuie să înțelegeți care sunt diferitele părți ale unui arbore de decizie. S-ar putea să întâlniți acești termeni foarte des când vă uitați la arborii de decizie.

• Nodurile: Nodurile unui arbore reprezintă un eveniment care a avut loc sau o alegere pe care decidentul trebuie să o facă.
• Margini: Acestea sunt diferitele condiții sau reguli care sunt stabilite.
• Nodul rădăcină: Acesta arată întreaga populație sau eșantion în cazul unei vizualizări a unui eșantion.
• Divizarea: Acesta este momentul în care nodul este împărțit în sub-noduri.
• Nodurile de decizie: acestea sunt sub-nodurile specifice care se împart în continuare.
• Frunza: Aceștia sunt termenii de sfârșit sau nodurile care nu se împart, de asemenea.
• Tunderea: Aceasta este eliminarea sub-nodurilor unui nod de decizie.
• Ramura: Acestea sunt sub-secțiuni ale unui întreg arbore de decizie.

Citiți: Știința datelor vs Știința deciziilor

Cum pot folosi arborele de decizie din R?

Deoarece arborii de decizie pot fi făcute numai în R, trebuie să instalați mai întâi R. Acest lucru se poate face foarte rapid online. După ce descărcați R, trebuie să creați și să vizualizați pachete pentru a utiliza arbori de decizie. Un pachet care permite acest lucru este „petrecere”. Când introduceți comanda install.package („partid”), puteți utiliza reprezentări ale arborelui de decizie. Arborele de decizie sunt, de asemenea, considerați algoritmi complicati și supravegheați.

Cum funcționează arborii de decizie în R?

Arborele de decizie sunt mai des folosiți în învățarea automată și în extragerea datelor atunci când utilizați R. Elementul esențial utilizat în acest caz este datele observate sau de antrenament. După aceasta, este creat un model cuprinzător. Un set de date de validare este, de asemenea, utilizat pentru a actualiza și îmbunătăți arborele de decizie.

Aflați mai multe: Vizualizarea datelor în programarea R

Care sunt diferitele tipuri de arbori de decizie?

Cele mai importante tipuri de arbori de decizie sunt arborii de clasificare și regresie. Acestea sunt utilizate în general atunci când intrările și ieșirile sunt categorice.

Arbori de clasificare: Acestea sunt modele de arbore în care variabila poate lua un anumit set de valori. În aceste cazuri, frunzele reprezintă etichetele clasei, în timp ce ramurile reprezintă conjuncțiile unei trăsături diferite. În general, este un tip de arbore „da” sau „nu”.

Arbori de regresie: Există arbori de decizie care au o variabilă care poate lua valori continue.

Când combinați ambele tipuri de arbori de decizie de mai sus, obțineți CART sau arbori de clasificare și regresie. Acesta este un termen umbrelă, pe care s-ar putea să îl întâlniți de mai multe ori. Acestea se referă la procedurile menționate mai sus. Singura diferență dintre aceste două este tipul de variabile dependente – fie categorice, fie numerice.

Care sunt pașii implicați în construirea unui arbore de decizie pe R?

Pasul 1: Import - Importați setul de date pe care doriți să îl analizați.

Pasul 2: Curățare - Setul de date trebuie curățat.

Pasul 3: Creați un tren sau un set de testare - Acest lucru implică faptul că algoritmul trebuie antrenat pentru a prezice etichetele și apoi utilizat pentru deducere.
Pasul 4: Construiți modelul - Sintaxa rpart() este folosită pentru aceasta. Aceasta înseamnă că nodurile continuă să se despartă până când se ajunge la un punct în care divizarea ulterioară nu este posibilă.

Pasul 5: Predicți-vă setul de date - Folosiți sintaxa predict() pentru acest pas.

Pasul 6: Măsurați performanța - Acest pas arată acuratețea matricei.

Pasul 7: Reglați hiper-parametrii - Pentru a controla aspectele potrivirii, arborele de decizie are diverși parametri. Parametrii pot fi controlați folosind funcția rpart.control().

Citește și: R Tutorial pentru începători

Care sunt provocările utilizării unui arbore de decizie în R?

Tunderea poate fi un proces obositor și trebuie făcută cu atenție pentru a obține o reprezentare exactă. De asemenea, poate exista o instabilitate ridicată chiar și în cazul unei mici modificări. Deci, este foarte volatil, ceea ce poate fi supărător pentru utilizatori, în special pentru începători. În plus, poate eșua să producă rezultate și rezultate dezirabile în câteva cazuri.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Încheierea

Dacă doriți să faceți o alegere optimă, știind și care vor fi consecințele, asigurați-vă că știți cum să utilizați arborele de decizie din R. Este o reprezentare schematică a ceea ce s-ar putea întâmpla și ce nu. Există mai multe componente diferite ale unui arbore de decizie, care sunt explicate mai sus. Este un algoritm de învățare automată popular și puternic de utilizat.