В: Что такое дерево решений?
О: Дерево решений — это алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Это древовидная модель, в которой каждый внутренний узел представляет тест функции, каждая ветвь представляет результат теста, а каждый конечный узел представляет собой метку класса или числовое значение.

В: Каковы некоторые преимущества использования дерева решений?
A: Деревья решений легко понять и интерпретировать, они могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные, они могут обрабатывать пропущенные значения и выбросы, и их можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии.

В: Что такое энтропия в контексте деревьев решений?
A: Энтропия — это мера нечистоты или случайности набора примеров. В контексте деревьев решений энтропия используется для измерения нечистоты набора обучающих примеров по отношению к их меткам классов. Целью алгоритма дерева решений является минимизация энтропии на каждом уровне дерева, что соответствует максимизации прироста информации.

В: Что такое получение информации в контексте деревьев решений?
A: Прирост информации — это мера снижения энтропии, достигнутая путем разделения набора примеров на основе определенного атрибута. Прирост информации атрибута рассчитывается как разница между энтропией исходного набора примеров и средневзвешенным значением энтропий разделов, созданных атрибутом.

В: Что такое сокращение в контексте деревьев решений?
О: Отсечение — это метод, используемый для предотвращения переобучения в деревьях решений. Он включает в себя удаление ветвей из дерева, которые не вносят существенного вклада в его точность. Существует два основных типа обрезки: предварительная обрезка, которая включает в себя остановку роста дерева при соблюдении определенных условий, и постобрезка, которая включает удаление ветвей с полностью выросшего дерева.

В: Какие общие критерии используются для разделения узлов в дереве решений?
A: Некоторые общие критерии, используемые для разделения узлов в дереве решений, включают энтропию, прирост информации, примесь Джини и критерий хи-квадрат. Выбор критерия зависит от конкретной задачи и характера данных.

В: Как вы справляетесь с отсутствующими значениями в дереве решений?
A: Существует несколько способов обработки отсутствующих значений в дереве решений, в том числе игнорирование примеров с отсутствующими значениями, присвоение отсутствующим значениям значения по умолчанию, подстановка отсутствующих значений со средним значением или медианой соответствующего функция или использование отдельной ветки для обработки отсутствующих значений.

В: Могут ли деревья решений обрабатывать нелинейные отношения между функциями и целевой переменной?
О: Нет, деревья решений могут моделировать только линейные отношения между функциями и целевой переменной. Однако, объединяя несколько деревьев решений в ансамблевом методе, таком как случайные леса или повышение градиента, можно аппроксимировать нелинейные отношения.

В: Что такое коэффициент усиления в контексте разделения дерева решений?
A: коэффициент усиления — это модификация прироста информации, учитывающая внутреннюю информацию функции, которая измеряет, сколько информации получено за счет знания самой функции. Коэффициент усиления признака рассчитывается как информационный прирост признака, деленный на его внутреннюю информацию.

В: Что такое примесь Джини в контексте разделения дерева решений?
 О: Примесь Джини — это мера примеси или случайности набора примеров. В контексте разделения дерева решений примесь Джини используется для измерения примеси набора обучающих примеров по отношению к их меткам классов. Целью алгоритма дерева решений является минимизация примеси Джини на каждом уровне дерева.

Вопрос. Что такое критерий хи-квадрат в контексте разделения дерева решений?
 Ответ. Критерий хи-квадрат — это статистический тест, используемый для измерения зависимости между двумя переменными. В контексте разделения дерева решений тест хи-квадрат используется для измерения зависимости между функцией и целевой переменной. Цель теста — выбрать функцию, которая имеет наибольшую связь с целевой переменной.

В: Как вы обрабатываете непрерывные функции при разделении дерева решений?
A: Существует несколько способов обработки непрерывных признаков при разделении дерева решений, включая дискретизацию признаков по категориальным ячейкам, использование деревьев регрессии вместо деревьев классификации или использование алгоритмов, которые могут напрямую обрабатывать непрерывные признаки, например как ТЕЛЕЖКА или C4.5.

В: Что такое сокращение в контексте разделения дерева решений?
A: Сокращение — это метод, используемый для предотвращения переобучения в деревьях решений путем удаления ветвей, которые не вносят значительного вклада в его точность. Обрезку можно проводить как до, так и после того, как дерево полностью вырастет. Предварительная обрезка включает в себя остановку роста дерева при соблюдении определенных условий, а постобрезка включает удаление ветвей с полностью выросшего дерева.

В: Каковы параметры дерева решений в scikit-learn?
О: Вот некоторые часто используемые параметры для деревьев решений в scikit-learn:

Для классификации:

  • критерий. Этот параметр определяет функцию, используемую для измерения качества разделения. Значение по умолчанию — «джини», но также можно использовать «энтропию».
  • max_depth: этот параметр указывает максимальную глубину дерева решений. Установка меньшего значения для max_depth может помочь предотвратить переоснащение.
  • min_samples_split: этот параметр указывает минимальное количество выборок, необходимое для разделения внутреннего узла. Установка большего значения для min_samples_split может помочь предотвратить переоснащение.
  • min_samples_leaf: этот параметр указывает минимальное количество образцов, которое должно находиться на конечном узле. Установка большего значения для min_samples_leaf может помочь предотвратить переоснащение.
  • max_features: этот параметр указывает максимальное количество функций, которые учитываются при поиске наилучшего разделения. Установка меньшего значения для max_features может помочь предотвратить переоснащение.

Для регрессии:

  • критерий. Этот параметр определяет функцию, используемую для измерения качества разделения. Значение по умолчанию — «mse» (среднеквадратическая ошибка), но также можно использовать «mae» (средняя абсолютная ошибка).
  • max_depth: этот параметр указывает максимальную глубину дерева решений. Установка меньшего значения для max_depth может помочь предотвратить переоснащение.
  • min_samples_split: этот параметр указывает минимальное количество выборок, необходимое для разделения внутреннего узла. Установка большего значения для min_samples_split может помочь предотвратить переоснащение.
  • min_samples_leaf: этот параметр указывает минимальное количество образцов, которое должно находиться на конечном узле. Установка большего значения для min_samples_leaf может помочь предотвратить переоснащение.
  • max_features: этот параметр указывает максимальное количество функций, которые учитываются при поиске наилучшего разделения. Установка меньшего значения для max_features может помочь предотвратить переоснащение.

Это всего лишь несколько примеров параметров, которые можно использовать в моделях деревьев решений scikit-learn. В зависимости от конкретной проблемы могут быть и другие параметры, которые важнее настроить.

Вопрос. Каково значение параметров по умолчанию для дерева решений?
О. Вот значения параметров по умолчанию для DecisionTreeClassifier и DecisionTreeRegressor в scikit-learn:

Для DecisionTreeClassifier:

  • критерий: «джини»
  • сплиттер: «лучший»
  • макс_глубина: нет
  • min_samples_split: 2
  • min_samples_leaf: 1
  • min_weight_fraction_leaf: 0
  • max_features: нет
  • random_state: Нет
  • max_leaf_nodes: нет
  • min_impurity_decrease: 0
  • min_impurity_split: нет
  • class_weight: Нет
  • ccp_alpha: 0.0

Для DecisionTreeRegressor:

  • критерий: «мсе»
  • сплиттер: «лучший»
  • макс_глубина: нет
  • min_samples_split: 2
  • min_samples_leaf: 1
  • min_weight_fraction_leaf: 0
  • max_features: нет
  • random_state: Нет
  • max_leaf_nodes: нет
  • min_impurity_decrease: 0
  • min_impurity_split: нет
  • ccp_alpha: 0.0

Обратите внимание, что некоторые из этих параметров, такие как max_depth и max_features, имеют значения по умолчанию None, что означает, что по умолчанию они не ограничены. Другие параметры, такие как min_samples_split и min_samples_leaf, имеют значения по умолчанию 2 и 1 соответственно. Эти значения по умолчанию могут не быть оптимальными для каждой проблемы, поэтому важно настроить параметры для вашего конкретного набора данных и проблемы.

Вопрос. Каковы оценочные показатели для дерева решений?
О. Вот некоторые часто используемые оценочные показатели для моделей дерева решений:

Для классификации:

  • Точность: измеряет долю правильных прогнозов среди всех сделанных прогнозов. Это наиболее часто используемый показатель для задач классификации.
  • Точность: измеряет долю истинных положительных результатов среди всех положительных прогнозов. Это полезно, когда цена ложных срабатываний высока.
  • Напомним: это измеряет долю истинных положительных результатов от всех фактических положительных результатов. Это полезно, когда стоимость ложноотрицательных результатов высока.
  • Оценка F1: это гармоническое среднее значение точности и полноты, которое является хорошей общей мерой производительности модели.
  • Матрица путаницы: это таблица, которая показывает количество истинных положительных результатов, ложных положительных результатов, истинных отрицательных результатов и ложных отрицательных результатов и может использоваться для расчета других показателей оценки.

Для регрессии:

  • Среднеквадратическая ошибка (MSE): измеряет среднее квадратов различий между прогнозируемыми и фактическими значениями.
  • Средняя абсолютная ошибка (MAE): измеряет среднее значение абсолютной разницы между прогнозируемыми и фактическими значениями.
  • R-квадрат (R2): измеряет долю дисперсии целевой переменной, которая может быть объяснена моделью. Он находится в диапазоне от 0 до 1, причем более высокие значения указывают на лучшее соответствие.

Обратите внимание, что конкретные показатели, которые вы используете для оценки модели дерева решений, будут зависеть от проблемы, которую вы пытаетесь решить, и конкретных целей вашего анализа. Часто рекомендуется использовать комбинацию метрик, чтобы получить более полное представление о производительности модели.

Подписаться :: https://medium.com/@thedatabeast