ต้นไม้ตัดสินใจถูกสร้างขึ้นอย่างไร?

คงจะดีไม่น้อยถ้าเข้าใจหลักการพื้นฐานที่ใช้ในการสร้างโครงสร้างการตัดสินใจ? ในโพสต์นี้ ฉันจะสาธิตวิธีสร้างโครงสร้างการตัดสินใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงสร้างการจำแนกประเภท โดยใช้เกณฑ์สองเกณฑ์ที่แตกต่างกัน: _gini สิ่งเจือปน _และ _entropy _เสริมด้วยคำอธิบายทีละขั้นตอน ฉันหวังว่าคุณจะมีความซาบซึ้งมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการสร้างต้นไม้ตัดสินใจในตอนท้ายของโพสต์นี้!

รูปภาพสำหรับโพสต์

โครงสร้างการตัดสินใจสร้างขึ้นจากประสบการณ์ที่ผ่านมาเพื่อประเมินว่าจะดูหนังเรื่องใดเรื่องหนึ่งหรือไม่

1. ดาต้า

เพื่อให้สิ่งต่าง ๆ สามารถจัดการได้และหวังว่าจะสนุกเล็กน้อย เราจะสร้างข้อมูลเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากตัวละครหลัก 6 ตัวจากซิทคอม เพื่อน :

ผู้เชี่ยวชาญด้านการกู้คืนบัญชี Google

รูปภาพสำหรับโพสต์

หมายเหตุ: ค่าในข้อมูลถูกปรับให้เหมาะสมกับตัวอย่าง

มาสนุกกันเถอะกับแนวคิดที่ว่าข้อมูลนี้ถูกต้องสำหรับจุดประสงค์ของโพสต์นี้ เราจะสร้างโครงสร้างการตัดสินใจเพื่อจำแนกว่าตัวละครนั้นเป็นพาเรนต์หรือไม่ โดยใช้คอลัมน์ที่เหลือ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เราจะสร้างแผนผังการจัดหมวดหมู่ด้วยอินพุตและเอาต์พุตต่อไปนี้:

◼ ️ อินพุต | คุณสมบัติ: was_on_a_break, is_married, has_pet

◼️ เอาท์พุต | เป้า: is_parent

หากคุณชอบคณิตศาสตร์ เราขอแนะนำให้คุณคำนวณด้วยตนเองควบคู่ไปกับคู่มือนี้เพื่อใช้ประโยชน์จากบล็อกนี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ในส่วนนี้ อักขระที่เป็นผู้ปกครองจะถูกย่อเป็น **pa **และอักขระที่ไม่ใช่ผู้ปกครองจะถูกย่อว่า **np **สำหรับตัวย่อ

2.1. การใช้จินนี่เจือปน (ดัชนีจีนีหรือค่าสัมประสิทธิ์จินี) ☝️

แผนผังการตัดสินใจสร้างขึ้นโดยแยกโหนดไบนารีแบบเรียกซ้ำจากบนลงล่าง เราสามารถค้นหาการแบ่งที่เหมาะสมสำหรับโหนดด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

**ขั้นตอนที่ 1: **คำนวณสิ่งเจือปนของ gini (ต่อไปนี้เป็น gini) เพื่อให้โหนดแยกออกจาก

str_repeat ใน php

**ขั้นตอนที่ 2: **ค้นหาการแบ่งที่เป็นไปได้ทั้งหมด

**ขั้นตอนที่ 3: **คำนวณจินีสำหรับทั้งสองโหนดสำหรับการแยกแต่ละครั้ง

ขั้นตอนที่ 4: คำนวณจินีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักสำหรับการแยกแต่ละครั้ง

**ขั้นตอนที่ 5: **กำหนดการแบ่งที่ดีที่สุด: อันที่มีจินีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักต่ำสุด

รหัสผ่านสำหรับแอปเงินสด

ขั้นตอนที่ 6: คำนวณการรับข้อมูล: แบ่งถ้าข้อมูลที่ได้รับเป็นบวก

โหนดบนสุดที่รวมทุกคนจากข้อมูลการฝึกอบรมเรียกว่า โหนดรูท . มากำหนดการแยกที่ดีที่สุดสำหรับโหนดรูทด้วยขั้นตอน

#supervised-learning #machine-learning #data-science #classification #decision-tree

ต่อdatascience.com