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As árvores de decisão são um algoritmo de aprendizado de máquina comumente usado para resolver problemas de classificação e regressão. Ele toma decisões com base em uma estrutura de árvore e prevê o valor da variável de destino por meio de uma série de condições de divisão e julgamento. Este artigo analisará detalhadamente o princípio da árvore de decisão, desde o conceito básico até o processo de construção de um modelo
1. Conceito básico de árvore de decisão
Uma árvore de decisão consiste em nós e arestas, onde os nós representam recursos ou atributos e as arestas representam os valores dos recursos. O nó raiz da árvore de decisão representa os recursos mais importantes, os nós ramificados representam os recursos intermediários e os nós folhas representam os resultados finais da classificação ou regressão.
2. Processo de construção da árvore de decisão
O processo de construção da árvore de decisão inclui seleção de recursos, divisão de nós e condição de parada. As etapas específicas são as seguintes:
- Seleção de recursos: Selecione o melhor recurso como critério para o nó atual. Os métodos de seleção de recursos comumente usados incluem ganho de informação, taxa de ganho de informação, coeficiente de Gini, etc.
- Divisão de nós: divide o nó atual em vários nós filhos de acordo com os recursos selecionados. Algoritmos de divisão diferentes têm critérios diferentes, como ID3, C4.5, CART, etc.
- Condição de parada: quando uma determinada condição de parada é atendida, a divisão é interrompida e o nó atual é marcado como um nó folha. As condições de parada comuns são que o número de amostras do nodo é menor que o limite, a pureza do nodo atinge um determinado nível, etc.
3. Classificação e regressão da árvore de decisão
As árvores de decisão podem ser usadas para problemas de classificação e regressão.
- Problemas de classificação: Em problemas de classificação, as árvores de decisão executam a classificação mapeando recursos de entrada para rótulos de classe. Os nós de folha representam diferentes categorias
- Problemas de regressão: Em problemas de regressão, as árvores de decisão fazem previsões mapeando recursos de entrada para saídas numéricas. Os nós de folha representam a saída numérica
4. Vantagens e desvantagens da árvore de decisão
Vantagens do algoritmo de árvore de decisão:
- Simples e intuitivo: as árvores de decisão são fáceis de entender e explicar e podem visualizar o processo de tomada de decisão
- Ampla aplicabilidade: as árvores de decisão podem lidar com recursos discretos e contínuos, adequados para problemas de classificação e regressão
- Robustez: as árvores de decisão são robustas para outliers e dados ausentes
Desvantagens do algoritmo de árvore de decisão:
- Fácil de superajustar: as árvores de decisão tendem a superajustar os dados de treinamento, o que pode levar a uma generalização ruim
- Instabilidade: pequenas mudanças nos dados podem levar a estruturas de árvore de decisão completamente diferentes
5. Exemplo de código de árvore de decisão
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)
No código, um conjunto de dados de íris clássico (Iris) é carregado primeiro e, em seguida, o conjunto de dados é dividido em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. Em seguida, um modelo de classificação de árvore de decisão foi criado e treinado usando o conjunto de treinamento. Por fim, use o conjunto de teste para fazer previsões e calcular a precisão para avaliar o desempenho do modelo