Дерево решений это метод принятия

Дерево решений: понятие, алгоритм работы, сферы применения метода

Что это такое? Дерево решений является весьма эффективной методикой, применяемой для анализа больших массивов данных. Инструмент работает по четкому алгоритму и в соответствии со строго определенными принципами.

Где применяется? Дерево решений как способ обработки имеющейся информации и одно из средств предсказательной аналитики используется во многих сферах человеческой деятельности: банковской и медицинской, предпринимательской и промышленной. Часто инструмент бывает полезен в машинном обучении.

Общее описание метода дерева решений

Сама идея создания и дальнейшего развития моделей дерева решений появилась в середине XX века после исследований вероятного человеческого поведения киберсистемами. Работы К. Ховеленда «Компьютерное моделирование мышления» и Е. Ханта «Эксперименты по индукции» сыграли ведущую роль в развитии этого направления.

Дальнейшее увеличение популярности этому методу обеспечили работы Джона Р. Куинлена, который разработал алгоритм ID3 и его усовершенствованные модификации С4.5 и С5.0, а также Лео Бреймана, предложившего алгоритм CART и метод случайного леса.

Если говорить простыми словами, то дерево решений представляет собой задачу с несколькими вариантами действий. На карте прорабатываются возможные результаты каждого шага, а также следующие на них реакции. Этот метод особенно актуален в тех ситуациях, в которых нужно сделать вывод о ряде последовательных решений, ведущих к оптимальному исходу.

Алгоритм работы инструмента

Дерево принятия решений — это метод, дающий представление о действиях и их последствиях в виде упорядоченной иерархии. Оно включает в себя элементы двух типов: узлы (node) и листья (leaf). Узлы представляют собой совокупность решающих правил и осуществляют проверку гипотетических ситуаций на соответствие выбранным показателям.

Если говорить проще, то примеры, которые попадают в узел, после прохождения проверки разделяются на два типа:

• Первый — те, которые подходят под назначенные правила.
• Второй — те, которые не подходят под назначенные правила.

Затем к каждому подтипу опять применяется правило, и процедура повторяется до тех пор, пока не произойдёт остановка алгоритма дерева решений. Последний узел, который больше не нуждается в проверке и разделении на подмножество, становится листом.

Лист представляет собой решение для примера, который в нём находится. Таким образом, там содержится не одно общее правило, а подмножество объектов, которые удовлетворяют всем правилам данной ветви. Ведь пример оказывается в листе, только если будет соответствовать всем установленным критериям на пути к нему. Очевидно, что к каждому листу ведёт только одна «дорога», что предполагает единственное верное решение и следование одному оптимальному алгоритму.

Задачи, решаемые с помощью методики

Задачи составления дерева решений заключаются в следующем:

• Классификация. Анализ предложенных объектов и решение о соответствии их определённому классу из заявленных ранее. При этом целевая переменная имеет дискретные задачи.
• Регрессия (численное предсказание). Прогнозирование конкретного числового значения независимой переменной для заданного вектора.
• Описание объектов. Позволяет ёмко и лаконично описывать объекты при помощи использования ряда конкретных правил.

Сферы применения

Огромное количество аналитических платформ включают в себя различные модули для построения деревьев решений. Этот метод анализа данных является очень удобным и позволяет выявить оптимальный алгоритм действий для решения заданной проблемы. Дерево решений, например, используется для составления готовых скриптов для общения с потребителями в сфере продаж товаров и услуг.

Рассмотрим следующую ситуацию: пользователь захотел оплатить услугу через приложение банка. Операция была отклонена. После этого клиент написал в службу поддержки банка для выяснения обстоятельств. Сотрудник, который ответит ему в чате, будет следовать определённому алгоритму. Для начала он спросит у клиента идентификатор платежа. В дальнейшем, согласно дереву решений, варианты общения будут разветвляться в зависимости от ответа на этот вопрос.

Отдел продаж также пользуется деревьями решений: менеджер задает клиенту вопросы и выстраивает своё дальнейшее общение с ним в зависимости от его ответов.

В общем, практически в любой службе поддержки или работы с клиентами пользуются деревьями решений, будь то интернет-провайдер или отдел претензий к качеству товара.

В статистике данный инструмент также очень полезен, ведь с его помощью можно прогнозировать ситуации и описывать данные, разделяя их на взаимосвязанные группы. Самой простой и популярной задачей, которая ставится перед деревом решений, является бинарная классификация. Она представляет собой деление заявленных примеров на два типа, один из которых является положительным (успех), а второй — отрицательным (неудача).

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ ресурсов об IT-сфере

Только лучшие телеграм-каналы, каналы Youtube, подкасты, форумы и многое другое для того, чтобы узнавать новое про IT

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 150 000 ₽

Например, метеорологам требуется составить прогноз о том, будет ли завтра дождь. Для анализа предлагаются данные о предшествующих пятидесяти днях. Чтобы составить дерево решений, нужно разделить все эти дни на две группы, которые будут соответствовать следующим значениям: 1 — на следующий день шёл дождь, 0 — на следующий день дождя не было.

Кроме того, анализируются все сопутствующие условия: влажность, атмосферное давление, направление ветра, средняя температура и т. д. Использование алгоритма дерева решений дает возможность выявить в общем объёме информации те условия, которые позволят разделить дни на предложенные два типа. Таким образом, будет выявлена ситуация, позволяющая максимально верно составить прогноз на следующий день.

Дерево решений в машинном обучении

Этот инструмент используется и при составлении автоматизированных моделей прогнозирования. Они активно применяются в машинном обучении. Применение дерева решений даёт возможность предсказать вероятную ценность объекта с учётом всей известной о нём информации.

Этот тип называется «дерево классификации». В данной схеме узлы представляют собой данные, а не решение. Каждая ветвь такого дерева содержит определённый набор правил, которые соответствуют выбранному классу.

Такие правила принятия решений обычно выражаются в условии соответствия, которое кратко можно описать формулой «если — то». Условия формулируются отдельно по каждому решению или значению и прогнозируют вероятность определённого результата при соблюдении условий.

Любая дополнительная информация увеличивает достоверность прогнозирования того, насколько выбранный объект соответствует заявленным условиям. Полученные данные могут быть использованы для составления более масштабного дерева решений в выбранной области.

Иногда применяется сразу несколько видов деревьев решений. Это позволяет наиболее точно предсказать результат и выявить оптимальный алгоритм для достижения желаемого итога. В качестве комбинированного подхода используются следующие методы:

• Бэггинг. Включает в себя создание нескольких деревьев решений для анализа повторной выборки исходных данных. На основе полученных результатов формулируется единое решение заданного вопроса.
• Метод случайного леса. В данном случае несколько деревьев применяются для увеличения количества успешно классифицированных объектов.
• Бустинг. Используется в отношении регрессионных и классификационных деревьев.
• Ротационный лес. Деревья решений выстраиваются на основе метода анализа главных компонентов (PCA) на случайной выборке данных.

Идеально составленное дерево решений должно выдавать максимум информации при минимальном количестве уровней.

В машинном обучении модель дерева решений используется особенно часто, так как она дает множество преимуществ. Этот инструмент экономически выгоден, так как затраты на его использование уменьшаются с каждой дополнительной точкой данных. Деревья решений позволяют анализировать как числовые, так и категориальные данные.

Кроме того, данный метод даёт возможность формировать вопросы с несколькими вероятными ответами. Он даёт максимально точные результаты даже при искажении предпосылок исходных данных.

Этапы построения дерева решений

Составление деревьев решений для машинного обучения и анализа давно автоматизировано. Для этого можно воспользоваться специальными библиотеками, созданными при помощи двух языков программирования: R и Python. В рамках Python существует бесплатная библиотека стандартных моделей машинного обучения scikit-learn, которая активно используется аналитиками для решения задач. В ней также существует возможность использования предподготовленного кода.

Для того чтобы составить дерево решений с помощью предподготовленного кода, необходимо выполнить следующие действия:

Сбор данных и их анализ

Сначала аналитики оценивают исходные данные и ищут в них общие закономерности. Затем они формируют ответ на вопрос о том, почему для решения данной задачи должен использоваться именно такой инструмент. Кроме того, на этом этапе вычисляются факторы, которые оказывают влияние на зависимую переменную.

Проведение предподготовки

На этом этапе специалисты очищают данные от аномалий. Это действие необходимо для того, чтобы представить информацию в нужном формате. Существуют специализированные алгоритмы для данной работы:

• Заполнение пропусков средними значениями.
• Нормирование показателей относительно друг друга.
• Удаление аномалий.
• Категоризация переменных данных.

Формирование отложенной выборки

Некоторую часть представленных данных необходимо проанализировать самостоятельно, чтобы определить ожидаемое значение для итогового результата. Это позволяет проверить качество работы алгоритма дерева решений при анализе ситуации, с которыми обученная модель ранее не сталкивалась.

Составление дерева решений и начало обучение модели

Специалисты загружают в библиотеку необходимые данные и условия задачи. На основе представленной информации происходит автоматическая генерация правил работы дерева решений.

Источник