Entscheidungsbäume erfreuen sich im Bereich des maschinellen Lernens großer Beliebtheit, da sie clear sind und uns eine visuelle Darstellung des Entscheidungsprozesses bieten!
Willkommen zu unserer Reihe zum maschinellen Lernen! In diesem Artikel befassen wir uns mit Entscheidungsbäumen, einem leistungsstarken Werkzeug für maschinelles Lernen und Datenanalyse. Entscheidungsbäume sind wie Flussdiagramme, die uns dabei helfen, Entscheidungen auf der Grundlage verschiedener Faktoren zu treffen. Sie besitzen eine baumartige Struktur mit Ästen und Knoten, wodurch sie leicht sichtbar und verständlich sind.
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Entscheidungsbäume erfreuen sich aufgrund ihrer Fähigkeit, beides zu bewältigen, im Bereich des maschinellen Lernens großer Beliebtheit Einstufung Und Rückschritt Aufgaben.
In diesem Artikel werden wir das Konzept von Entscheidungsbäumen auf einfache und leicht verständliche Weise untersuchen. Wir beginnen damit, die Struktur von Entscheidungsbäumen zu verstehen und zu verstehen, wie sie durch verschiedene Knoten navigieren, um Vorhersagen zu treffen. Anschließend werden wir uns mit dem Konzept der Entscheidungsgrenzen befassen, die eine entscheidende Rolle bei der Aufteilung des Eingaberaums auf der Grundlage spezifischer Bedingungen spielen.
Lass uns anfangen!
Beginnen wir damit, das Konzept der Entscheidungsbäume auf einfache und leicht verständliche Weise zu erkunden. Jeder Knoten in einem Entscheidungsbaum stellt eine Entscheidung oder eine Frage zu einem bestimmten Merkmal dar. Basierend auf der Antwort navigieren wir durch den entsprechenden Zweig, um zu einem anderen Knoten zu gelangen, der uns letztendlich zu einem Blattknoten führt. Diese Blattknoten liefern uns das gewünschte Ergebnis oder die gewünschte Vorhersage.
So erstellen Sie eine formale Definition:
- Ein Entscheidungsbaum ist ein überwachter Algorithmus für maschinelles Lernen, der eine baumartige Struktur verwendet, um Entscheidungen oder Vorhersagen auf der Grundlage von Eingabemerkmalen zu treffen.
- Es teilt die Daten rekursiv auf der Grundlage verschiedener Attribute und ihrer Schwellenwerte auf und erstellt Entscheidungsgrenzen, die den Eingaberaum in Bereiche unterteilen, die bestimmten Ergebnissen oder Klassenbezeichnungen zugeordnet sind.
- Wir werden uns im späteren Teil dieses Artikels mit Entscheidungsgrenzen befassen.
Um das Konzept weiter zu veranschaulichen, betrachten wir ein Beispiel, bei dem wir anhand von zwei Faktoren vorhersagen wollen, ob jemand einen Lauf machen wird: Wetter und Temperatur. Wir beginnen mit einem Wurzelknoten, der alle Personen in unserem Datensatz umfasst, und durchlaufen anschließend den Baum, um Vorhersagen zu treffen.
Hier ist eine vereinfachte Darstellung unseres Entscheidungsbaums:
Der Entscheidungsbaum beginnt mit der ersten Frage: „Liegt die Temperatur unter 22?“ Abhängig von der Antwort folgen wir entweder dem „Ja“-Zweig oder dem „Nein“-Zweig. Wenn wir diesen Prozess fortsetzen, gelangen wir zum Blattknoten, der uns die Vorhersage liefert.
Um den Vorhersageprozess zu veranschaulichen, betrachten wir einen neuen Datenpunkt mit einer Temperatur von 30 °C und einer Luftfeuchtigkeit von 78 °C. Wir folgen dem Entscheidungsbaum vom Wurzelknoten aus und treffen Entscheidungen basierend auf den bereitgestellten Werten. In diesem Fall:
- Die Temperatur liegt über 22 °C, daher folgen wir dem „Nein“-Zweig.
- Als nächstes betrachten wir die Luftfeuchtigkeit. Da es 78 und größer als 67 ist, folgen wir wieder dem „Nein“-Zweig.
- Schließlich erreichen wir den Blattknoten, der vorhersagt, dass eine Particular person unter diesen Bedingungen möglicherweise nicht laufen geht.
Auf diese Weise helfen uns Entscheidungsbäume, Vorhersagen zu treffen. Wir durchlaufen den Pfad vom Wurzelknoten zum Blattknoten und verlassen uns dabei auf die Antworten auf die Fragen an jedem Knoten.
Lassen Sie uns das Konzept der Entscheidungsgrenzen untersuchen. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem wir zwei Variablen haben, X und Y, und das Ergebnis auf der Grundlage bestimmter Bedingungen bestimmen möchten. Wir können die Datenpunkte grafisch darstellen und den Raum basierend auf Entscheidungsgrenzen aufteilen.
Hier ist eine visuelle Darstellung:
Das Diagramm stellt verschiedene Datenpunkte dar, wobei blaue Punkte die Kategorie A und rote Punkte die Kategorie B darstellen. Durch das Zeichnen verschiedener Linien, z. B. X = 5, nur eine Artwork von Kategorie. Diese Trennlinien sind die Entscheidungsgrenzen.
Entscheidungsgrenzen spielen in Entscheidungsbäumen eine entscheidende Rolle. Dabei handelt es sich um Bedingungen oder Regeln, die zum Aufteilen der Daten und zum Treffen von Entscheidungen an jedem Knoten eines Entscheidungsbaums verwendet werden. Diese Grenzen unterteilen den Eingaberaum in Bereiche, die bestimmten Ergebnissen oder Klassenbezeichnungen zugeordnet sind.
Um die Entscheidungsgrenzen zu verstehen, betrachten wir noch einmal das Beispiel der Vorhersage, ob jemand aufgrund der Wetterbedingungen einen Lauf machen wird. Wenn die erste Frage im Entscheidungsbaum beispielsweise lautet: „Liegt die Temperatur unter 22 °C?“ Wenn die Temperatur unter 22 °C liegt, folgen wir dem „Ja“-Zweig; andernfalls folgen wir dem „Nein“-Zweig. Diese Entscheidungsgrenze teilt die Daten basierend auf dem Temperaturschwellenwert von 22 auf.
Jede Entscheidungsgrenze in einem Entscheidungsbaum hilft dabei, die Daten basierend auf bestimmten Bedingungen in kleinere, homogenere Gruppen zu unterteilen. Das Ziel besteht darin, Regionen oder Teilmengen der Daten zu erstellen, in denen die Ergebnisse oder Klassenbezeichnungen vorhersehbarer oder eindeutiger sind.
Entscheidungsbäume können in zwei Typen eingeteilt werden: Klassifizierung und Regression.
A Klassifizierungsentscheidungsbaum wird verwendet, um Daten in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Wie bereits dargestellt, haben wir beispielsweise anhand der Wetterbedingungen vorhergesagt, ob jemand laufen geht oder nicht.
Andererseits a Regressionsentscheidungsbaum wird zur Vorhersage numerischer Werte verwendet. Erwägen Sie die Vorhersage der Immobilienpreise anhand von Merkmalen wie Quadratmeterzahl, Anzahl der Schlafzimmer und dem Vorhandensein eines Balkons.
Im obigen Beispiel nutzen wir die Größe des Hauses, die Anzahl der Zimmer und das Vorhandensein eines Balkons, um die Hausmiete vorherzusagen, bei der es sich um einen numerischen Wert handelt. Dies ist eine Instanz eines Regressionsentscheidungsbaums.
Entscheidungsbäume werden häufig in Ensemble-Methoden wie Random Forests oder Gradient Boosting verwendet. Diese Methoden kombinieren mehrere Entscheidungsbäume, um Leistung und Robustheit zu verbessern.
In zufällige Wälderwird eine Sammlung von Entscheidungsbäumen unter Verwendung verschiedener Teilmengen von Daten und Funktionen erstellt. Jeder Baum trifft unabhängig voneinander Vorhersagen, und das Endergebnis wird ermittelt, indem der Durchschnitt für numerische Vorhersagen und die Mehrheitsentscheidung für kategoriale Vorhersagen aller Bäume ermittelt wird. Dieser Ensemble-Ansatz trägt dazu bei, Überanpassungen zu reduzieren und die Generalisierung zu verbessern.
Ein großer Vorteil von Entscheidungsbäumen ist ihre einfache Verständlichkeit und Interpretation. Ihr visueller Charakter und die flussdiagrammartige Struktur machen sie sowohl für Experten als auch für Nicht-Experten zugänglich. Entscheidungsbäume bieten eine transparente Sicht auf den Entscheidungsprozess.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Entscheidungsbäume ein leistungsstarkes Werkzeug für maschinelles Lernen und Datenanalyse sind. Sie ermöglichen es uns, Vorhersagen auf der Grundlage von Eingabemerkmalen zu treffen, indem wir Entscheidungsgrenzen verwenden, um den Eingaberaum zu unterteilen und bestimmte Ergebnisse oder Klassenbezeichnungen zuzuordnen. Das Verständnis von Entscheidungsbäumen und ihren Anwendungen ist der Schlüssel zur Nutzung ihres Potenzials in verschiedenen Bereichen.
