Python

Как разобраться в дереве принятия решений и сделать его на Python

Lorem ipsum dolor

Дерево принятия решений — широко используемый алгоритм машинного обучения, который поддается контролю. Он хорош тем, что в его основе лежит эффективный интуитивный поиск решений. Его часто применяют в задачах по классификации.

Дерево принятия решений состоит из 2-х важных компонентов:

  1. Корневой узел дерева — это самый главный верхний узел дерева, в котором содержится основной атрибут решения. Это узел принятия решения, который разделяется на дополнительные подузлы. По сути, это основной вопрос или задача, которую необходимо решить.

  2. Подузел дерева — это промежуточный компонент, который не содержит решения задачи или ответа на вопрос, однако содержит «направление», куда двигаться, чтобы найти решение задачи.

  3. Лист или терминальный узел — это узел, который не разделяется на дополнительные подузлы и не содержит никаких вопросов. По сути, это финальный узел, который содержит решение задачи. То есть, начиная поиск решения с корневого узла, мы движемся к листьям дерева.

Дерево принятия решений

Каждое вероятное решение задачи формирует атрибут узла, наиболее важный атрибут помещается в корневой узел. Когда нужна оценка какой-то задачи, тогда поиск решения начинается с корневого узла и продолжается вниз по дереву. Поиск происходит по подузлам по определенному пути, который соответствует нашим условиям и потенциальному «решению». Поиск по подузлам будет продолжаться до тех пор, пока не будет найдено верное решение в одном из подузлов.

Алгоритм дерева принятия решений люди используют и в жизни, просто не все понимают, что это именно он. Рассмотрим жизненную ситуацию, когда какой-то человек просит у вас машину на один день покататься. Для того чтобы решить, дать ему машину или нет, у себя в голове вы ответите на несколько вопросов. Просьба одолжить машину — это «корневой узел дерева принятия решений». Каждый вопрос, возникающий в голове, — это «подузел дерева», который помогает принять решение. В этом случае дерево принятия решений будет таким:

  1. Кто просит машину? Если совершенно незнакомый или малознакомый человек, тогда машины ему не видать, и алгоритм поиска решений заканчивает собственную работу. Если просит близкий человек, тогда переходим к следующему вопросу-«подузлу».

  2. Просит первый раз или нет? Если человека вы знаете хорошо и он просит машину первый раз, тогда вы даете ему машину покататься. Если человек просит уже не первый раз, тогда переходим к следующему вопросу.

  3. В каком виде была возвращена машина? Если в прошлый раз машина была возвращена вовремя, чистая, да еще и с полным баком топлива, тогда вы даете ему машину покататься. Если в прошлый раз машина была возвращена грязной, с пустым баком и даже поцарапанная или поврежденная, тогда вы не одолжите автомобиль.

Конечно, если в реальной жизни одалживать автомобиль, вопросов будет намного больше, но алгоритм работы дерева принятия решений здесь видно. Люди постоянно что-то выбирают или что-то решают, поэтому подобный алгоритм используется практически каждый день. Разработчики увидели его простоту и эффективность, поэтому решили адаптировать в машинном обучении.

Преимущества дерева принятия решений

Преимущества дерева принятия решений очевидны:

  1. Этот алгоритм используется в прогнозируемых задачах, где исход очевиден либо «да», либо «нет», но зависит от каких-то условий. Как с машиной в примере: заранее было ясно, что вы ее либо одолжите, либо нет, но решение зависело от ряда ответов на вопросы.

  2. Нетребовательный алгоритм. Обучить нейронную сеть по такому алгоритму требует меньше усилий, так как он прост в реализации.

  3. Скорость и эффективность, по сравнению с другими алгоритмами. «Движение» по дереву принятия решений не требует каких-то сложных вычислений в системе, поэтому происходит очень быстро, а решение в любом случае будет найдено.

  4. Алгоритм не содержит ошибок. Алгоритм решает только: «да» или «нет». Выбор зависит от условий. Условия программируются людьми, верные ответы также программируются людьми. Ошибкам просто негде взяться.

Где применяются деревья принятия решений?

Дерево принятия решений — это алгоритм, который можно адаптировать под разные сферы человеческой деятельности. Это простой и эффективный инструмент для того, чтобы сделать интеллектуальную выборку информации и решить какую-то задачу.

Дерево принятия решений применяется:

  1. В банковской сфере. По такому алгоритму банк определяет кредитоспособность физических и юридических лиц.

  2. В промышленной сфере. С помощью этого алгоритма проверяется качество продукции и выявляются дефекты в готовых товарах и изделиях.

  3. В медицинской сфере. Дерево принятия решений помогает поставить правильный диагноз пациенту.

  4. В молекулярной биологии. При помощи этого алгоритма вычисляется строение аминокислот.

  5. В торговой сфере. Дерево помогает правильно классифицировать товары и клиентов.

  6. В бизнесе. Дерево помогает правильно расставлять приоритеты в принятых решениях.

Дерево принятия решений легко справляется с большими и небольшими задачами, поэтому сфера его применения достаточно широка и практически ничем не ограничивается.

Заключение

Дерево принятия решений представляет собой алгоритм поиска ответа на вопрос. В обычной жизни люди «прорабатывают» его в голове, а программисты прорабатывают его в коде. Алгоритмы для нейросетей и машинного обучения легче всего писать на Python. Для этого в нем есть несколько специализированных библиотек, например:

  • «pandas»,

  • «numpy»,

  • «matplotlib.pyplot»,

  • и др.

В следующих статьях мы покажем, как построить дерево решений на языке программирования Python.

Схожие статьи

Оптимизация Python: простые способы ускорить и очистить код
Python

Оптимизация Python: простые способы ускорить и очистить код

Сайты для изучения Python: полезная подборка сайтов с руководствами
Python

Сайты для изучения Python: полезная подборка сайтов с руководствами

Сортировка словаря Python: как сортировать по значению, по ключу
Python

Сортировка словаря Python: как сортировать по значению, по ключу

Выход из цикла в С и Python: как правильно останавливать
Python

Выход из цикла в С и Python: как правильно останавливать