تگ های موضوع الگوریتم یادگیری درخت تصمیم

ALGORITHM DECISION TREE LEARNING

درخت تصمیم یک الگوریتم یادگیری ماشین است که برای دسته‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شود. این الگوریتم به شکل یک ساختار درختی است که در آن هر گره نمایان‌گر یک ویژگی (یا خاصیت) و هر شاخه نمایان‌گر یک نتیجه یا تصمیم است. در نهایت، برگ‌های درخت نمایان‌گر کلاس نهایی یا مقدار پیش‌بینی شده هستند.
درخت تصمیم، داده‌ها را با استفاده از یک سری سوالات تقسیم می‌کند. بنابراین، هر گام در درخت، اطلاعات را به دو یا چند بخش تقسیم می‌کند. این فرآیند تا زمانی ادامه می‌یابد که به شرایط توقف خاصی برسد، مانند رسیدن به حداکثر عمق درخت یا تعداد مشخصی از نمونه‌ها در یک نود.
یکی از مزایای کلیدی درخت تصمیم، سادگی و قابلیت تفسیر آن است. به‌راحتی می‌توان روند تصمیم‌گیری را دنبال کرد و آن را برای کاربران غیر فنی توضیح داد. همچنین، درخت‌های تصمیم می‌توانند داده‌های غیر خطی را به‌خوبی مدل‌سازی کنند.
METHODOLOGY OF DECISION TREE
برای ساخت یک درخت تصمیم، مراحل زیر معمولاً دنبال می‌شوند:

1. انتخاب ویژگی: بهترین ویژگی برای تقسیم داده‌ها انتخاب می‌شود. معیارهایی مانند "انفصال اطلاعات" یا "جینی" به‌کار می‌روند تا بهترین تقسیم را پیدا کنند.
   

1. تقسیم داده‌ها: داده‌ها بر اساس ویژگی انتخاب شده تقسیم می‌شوند.
   

1. ایجاد گره‌های جدید: فرآیند تقسیم تا زمانی که به شرایط توقف برسد ادامه می‌یابد.
   

1. پیش‌بینی: برای پیش‌بینی، داده‌های جدید به درخت وارد می‌شوند و مسیر آن‌ها دنبال می‌شود تا به یک برگ برسند.
   

در نهایت، درخت تصمیم به سادگی می‌تواند به‌روزرسانی و اصلاح شود. با این حال، یکی از چالش‌های آن، احتمال "بیش‌برازش" است که به معنای پیچیدگی بیش از حد و عدم توانایی در تعمیم به داده‌های جدید است. به همین دلیل، تکنیک‌هایی مانند "کاهش عمق درخت" یا استفاده از "درختان تصادفی" برای بهبود عملکرد و کاهش بیش‌برازش توصیه می‌شود.