Co to jest nauka drzewa decyzyjnego?

Uczenie się na drzewie decyzyjnym wykorzystuje model predykcyjny z gałęziami informacyjnymi podobnymi do drzewa, aby zebrać założenia i ocenić wartość przedmiotu. System służy do uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Drzewa decyzyjne są również znane jako drzewa regresji lub klasyfikacji, w zależności od celu, w jakim są używane.

Proces uczenia się drzewa decyzyjnego obejmuje przechodzenie od gałęzi do gałęzi informacji. Po dotarciu do każdego elementu, czy to za pośrednictwem komputera, czy osoby, należy ustalić, czy ma on zastosowanie do elementu docelowego. Po zbadaniu każdej gałęzi odpowiedzi można wykorzystać do ustalenia wartości.

Zasadniczo uczenie się na drzewie decyzyjnym to proces odpowiadania na pytania. Każda odpowiedź przesuwa proces do przodu, dopóki nie będzie wystarczającej ilości informacji do podjęcia decyzji. Na przykład proste drzewo można rozpocząć od pytania, który z dwóch przedmiotów kupić. Jedno pytanie może zadać pytanie, czy przedmiot jest przydatny, a inne może zapytać, czy jeden przedmiot ma lepszą cenę niż drugi. Zadając wszystkie te pytania, zazwyczaj można ustalić, które działanie jest statystycznie bardziej korzystne.

Uczenie się w drzewie decyzyjnym bada również podkategorie. Odpowiedź na jedno pytanie może prowadzić do drugiego. Może to spowodować, że niektóre gałęzie będą miały wiele gałęzi podrzędnych, podczas gdy inne będą mniej skomplikowane, ponieważ łatwo jest odpowiedzieć na pytanie. Realizacja tego procesu umożliwia użytkownikowi opracowanie bardziej szczegółowej oceny produktu.

Innym możliwym zastosowaniem uczenia się drzewa decyzyjnego jest kategoryzacja. Zamiast tego, aby każde pytanie prowadziło do jednej decyzji, zbiór informacji jest podzielony na różne obszary, w zależności od odpowiedzi dla każdego oddziału. Po skategoryzowaniu wszystkich gałęzi, dla każdej kategorii można uruchomić ten sam proces.

Uczenie się za pomocą drzewa decyzyjnego zwykle postępuje od najwyższego poziomu w dół. Nie ma tendencji do cofania się. Po uzyskaniu pełnej odpowiedzi na pytanie zwykle nie ma potrzeby odwoływania się do niego ponownie, dopóki wyniki nie zostaną skompilowane.

Wyniki uczenia się w drzewie decyzyjnym można wyrazić na różne sposoby. Mogą być odpowiedzią na pytanie tak lub nie lub liczbą, taką jak cena lub okres czasu. Wyniki mogą również ujawnić tożsamość określonego obiektu, a tym samym nazwać klasę, do której należy.