الگوریتم درخت تصمیم در داده کاوی چیست؟

الگوریتم درخت تصمیم در داده کاوی چیست؟ در این مقاله قصد داریم تکنیک درخت تصمیم در داده‌کاوی را برایتان توضیح دهیم. تا انتهای این مقاله ما را همراهی کنید.

مقاله اصلی: انواع روشهای داده کاوی چیست؟

مقدمه

درخت‌های تصمیم از سه بخش کلیدی تشکیل شده‌اند: گره‌های تصمیم (نماینده تصمیم)، گره‌های تصادفی یا انتخاب (نماینده احتمال)، و گره‌های نهایی (نماینده نتیجه).

درخت‌های تصمیم علی‌رغم مزایای زیادی که دارند، برای همه انواع اطلاعات مناسب نیستند. به‌عنوان‌مثال متغیرهای پیوسته یا مجموعه‌داده‌های نامتعادل جز آن دسته از اطلاعات هستند که تکنیک درخت تصمیم برای آنها کارایی ندارد.

درخت تصمیم در داده کاوی چیست؟

درخت تصمیم تکنیکی است که شامل گره ریشه، شاخه‌ها و گره‌های برگ است. هر گره داخلی به‌مثابه یک ایست بازرسی عمل می‌کند که یک ویژگی یا یک مشکل را کنترل می‌کند. در این تکنیک، گره‌های برگ، کلاس نامیده می‌شوند و گره اصلی گره ریشه است.

الگوریتم درخت تصمیم در داده کاوی چیست؟

الگوریتم درخت تصمیم جزئی از تکنیک‌های هوش هدایت شده است که برخلاف سایر روش‌های آموزش هدایت‌شده، می‌تواند جهت رفع خرابی و مشکلات مدیریتی استفاده شود.

در واقع هدف این الگوریتم، دستیابی به یک تصمیم ایده‌آل است که این امر به کمک بررسی دقیق گره‌های برگ، مقایسه و داوری درباره اطلاعات قبلی (داده‌های آموزشی)، صورت می‌گیرد.

در تکنیک درخت تصمیم، برای رسیدن به بهترین کلاس، از گره ریشه درخت شروع می‌کنیم و سعی می‌کنیم بین ویژگی‌های ریشه و ویژگی بقیه کلاس‌ها الگویی بیابیم. سپس تقسیمات و افتراق‌ها را بر اساس این الگو انجام می‌دهیم و در طول درخت پیش رفته و سراغ گره‌های بعدی می‌رویم.

شرایط درخت تصمیم گیری مهم در داده کاوی

درخت‌های تصمیم می‌توانند به‌خوبی داده‌های پیچیده را مدیریت کنند. همه آنها در نهایت شامل سه بخش یا گره حیاتی هستند.

گره‌های تصمیم: نشان‌دهنده یک تصمیم هستند و معمولاً با مربع نمایش داده می‌شوند.

گره‌های انتخاب، شانس یا تصادفی: نشان‌دهنده شانس یا تصادفی هستند که انتخاب در آنجا صورت خواهد گرفت و معمولاً با یک دایره نمایش داده می‌شوند.

گره‌های پایانی: نشانگر نتیجه هستند و معمولاً با یک مثلث نمایش داده می‌شوند.

با اتصال همه این گره‌ها، تقسیم‌بندی و انشعاب‌ها حاصل می‌شود و می‌توانیم در نهایت از تعداد نامحدودی از گره‌ها و انشعاب‌ها جهت ساختن درخت‌هایی باهدف حل مشکلات مختلف استفاده کنیم.

بیشتر واژگان درخت تصمیم، از همان اجزای حقیقی درخت برگرفته شده است. این اجزا عبارت‌اند از:

گره‌های ریشه

گره ریشه گره اصلی مسیر است. گره‌ای است که تمام انتخاب‌ها، پیش‌بینی‌ها و گره‌های پایانی دیگر در نهایت از آن منشعب می‌شوند.

گره‌های برگ

گره‌های برگ نتیجه یک تصمیم‌گیری را نشان می‌دهند. روش تشخیص گره برگ از سایر گره‌ها بسیار آسان است. چراکه این نوع گره، انشعاب ندارد.

گره‌های داخلی

بین گره‌های مبدأ و گره‌های برگ می‌توانیم تعدادی پیوند داخلی داشته باشیم. این پیوندها اغلب شامل تصمیم‌گیری‌ها و گره‌های انتخاب هستند. شناسایی یک گره داخلی بسیار آسان است زیرا هر گره داخلی در هنگام اتصال به گره قبلی شاخه‌های خاص خود را دارد.

انشعاب

تقسیم یا انشعاب زمانی رخ می‌دهد که یک گره به دو یا چند گره جایگزین تبدیل شود. گره‌های جایگزین ممکن است گره داخلی دیگری باشند، یا آنکه نتیجه گره پایانی (گره برگ) باشند.

هرس کردن

درختان تصمیم به‌ندرت می‌توانند دارای تنوع در گره‌ها و کلاس‌ها باشند. برای گذر از این مشکل، می‌توانیم گره‌های اضافی را با کمک روشی به نام «هرس» حذف کنیم. ناگفته نماند که اگر در درخت، شاخه‌هایی رشد کند که موردنیاز ما نباشد، آن‌ها را قطع خواهیم کرد.

کاربرد درخت تصمیم در داده کاوی

درخت‌های تصمیم علی‌رغم اشکالاتی که دارند، ثبات، تأثیرگذاری و کاربردهای فراوانی دارند. آن‌ها معمولاً توسط متخصصان داده، جهت بررسی تحلیلی (به‌عنوان‌مثال، بهبود سیاست‌های مرتبط با معاملات) استفاده می‌شوند.

همچنین ابزار بسیار محبوبی برای هوش مصنوعی هستند که از آن‌ها به‌عنوان روش‌های آموزشی برای کامپیوترها در جهت اجرای برنامه‌ها و نرم‌افزارها استفاده می‌شود.

اغلب اوقات، درخت‌های تصمیم در گستره‌ای از مشاغل برای حل بسیاری از مشکلات استفاده می‌شوند. به دلیل خاصیت ارتجاعی، در زمینه‌های مختلف از دانش و استعداد گرفته تا آموزش مالیاتی مورداستفاده قرار می‌گیرند.

برخی از این کاربردها عبارتند از:

۱. یک شرکت دانش‌بنیان که فرصت‌های توسعه‌ای را بر اساس اطلاعات درآمدی ماه‌های گذشته ارزیابی می‌کند.

۲. یک کارگاه تولیدکننده عروسک بر اساس اطلاعاتی که از جامعه هدف خود دارد (سن، جنس و محل سکونت مشتریان) استراتژی‌های بازاریابی خود را تعیین می‌کند.

۳.  بانک‌ها و ارائه‌دهندگان وام از اطلاعات گذشته مردم برای پیش‌بینی احتمال شکست وام‌گیرنده در پرداخت اقساط، استفاده می‌کنند.

مزایای استفاده از الگوریتم درخت تصمیم در داده کاوی

۱. در مقایسه با سایر روش‌ها، درخت‌های تصمیم به انرژی زیادی برای آموزش اطلاعات در طول پردازش نیاز ندارند.

۲. درخت تصمیم مشمول تثبیت اطلاعات نیست.

۳. این الگوریتم نیازی به مقیاس‌بندی اطلاعات ندارد.

۴. مقادیر حذف شده در اطلاعات نیز به هیچ میزان در روند و فرایند ساخت درخت تصمیم دخالت نمی‌کند.

۵. مدل درخت تصمیم با عملکردی یکسان، خودکار، غریزی و بدون استرس برای تمامی تصمیمات، اطلاعات را برای تیم‌های عملی و همچنین سرمایه‌گذاران توصیف می‌کند.

معایب استفاده از الگوریتم درخت تصمیم در داده کاوی

۱. یک تغییر جزئی در اطلاعات می‌تواند منجر به تغییرات زیادی در پیکربندی درخت تصمیم شود.

۲. در الگوریتم درخت تصمیم، محاسبات گاهی اوقات می‌تواند بسیار پیچیده‌تر از سایر الگوریتم‌ها باشد.

۳. درخت تصمیم زمان بسیار زیادی را برای آموختن مدل موردنظر صرف می‌کند.

۴. طراحی درخت تصمیم دشوار و وقت‌گیر است.

۵. الگوریتم درخت تصمیم برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته کارآمد نیست.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

الگوریتم‌های درخت تصمیم به پیش‌بینی رویدادهای آینده کمک می‌کنند و به‌راحتی قابل‌درک هستند. گفتن این نکته در انتها بسیار ضروری است که الگوریتم‌های درخت تصمیم، در ارتباط با متغیرهای گسسته کارآمد هستند. درنتیجه احتمال بروز خطا در آن‌ها کمتر است.

در این مقاله درباره الگوریتم درخت تصمیم در داده‌کاوی مطالبی شرح داده شد. از مطالعه شما سپاسگزاریم.

منابع

۱. تعریف الگوریتم درخت تصمیم – ترجمه از انگلیسی